Role of camalexin, indole glucosinolates, and side chain modification of glucosinolate‐derived isothiocyanates in defense of Arabidopsis against <i>Sclerotinia sclerotiorum</i>
Notice bibliographique
Résumé
Plant secondary metabolites are known to facilitate interactions with a variety of beneficial and detrimental organisms, yet the contribution of specific metabolites to interactions with fungal pathogens is poorly understood. Here we show that, with respect to aliphatic glucosinolate-derived isothiocyanates, toxicity against the pathogenic ascomycete Sclerotinia sclerotiorum depends on side chain structure. Genes associated with the formation of the secondary metabolites camalexin and glucosinolate were induced in Arabidopsis thaliana leaves challenged with the necrotrophic pathogen S. sclerotiorum. Unlike S. sclerotiorum, the closely related ascomycete Botrytis cinerea was not identified to induce genes associated with aliphatic glucosinolate biosynthesis in pathogen-challenged leaves. Mutant plant lines deficient in camalexin, indole, or aliphatic glucosinolate biosynthesis were hypersusceptible to S. sclerotiorum, among them the myb28 mutant, which has a regulatory defect resulting in decreased production of long-chained aliphatic glucosinolates. The antimicrobial activity of aliphatic glucosinolate-derived isothiocyanates was dependent on side chain elongation and modification, with 8-methylsulfinyloctyl isothiocyanate being most toxic to S. sclerotiorum. This information is important for microbial associations with cruciferous host plants and for metabolic engineering of pathogen defenses in cruciferous plants that produce short-chained aliphatic glucosinolates.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».