A high‐throughput chemical screen for resistance to <i>Pseudomonas syringae</i> in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
The study of plant pathogenesis and the development of effective treatments to protect plants from diseases could be greatly facilitated by a high-throughput pathosystem to evaluate small-molecule libraries for inhibitors of pathogen virulence. The interaction between the Gram-negative bacterium Pseudomonas syringae and Arabidopsis thaliana is a model for plant pathogenesis. However, a robust high-throughput assay to score the outcome of this interaction is currently lacking. We demonstrate that Arabidopsis seedlings incubated with P. syringae in liquid culture display a macroscopically visible 'bleaching' symptom within 5 days of infection. Bleaching is associated with a loss of chlorophyll from cotyledonary tissues, and is correlated with bacterial virulence. Gene-for-gene resistance is absent in the liquid environment, possibly because of the suppression of the hypersensitive response under these conditions. Importantly, bleaching can be prevented by treating seedlings with known inducers of plant defence, such as salicylic acid (SA) or a basal defence-inducing peptide of bacterial flagellin (flg22) prior to inoculation. Based on these observations, we have devised a high-throughput liquid assay using standard 96-well plates to investigate the P. syringae-Arabidopsis interaction. An initial screen of small molecules active on Arabidopsis revealed a family of sulfanilamide compounds that afford protection against the bleaching symptom. The most active compound, sulfamethoxazole, also reduced in planta bacterial growth when applied to mature soil-grown plants. The whole-organism liquid assay provides a novel approach to probe chemical libraries in a high-throughput manner for compounds that reduce bacterial virulence in plants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».