In Planta Effector Competition Assays Detect<i>Hyaloperonospora arabidopsidis</i>Effectors That Contribute to Virulence and Localize to Different Plant Subcellular Compartments
Notice bibliographique
Résumé
The genome of the pathogenic oomycete Hyaloperonospora arabidopsidis is predicted to encode at least 134 high-confidence effectors (HaRxL) carrying the RxLR motif implicated in their translocation into plant cells. However, only four avirulence genes (ATR1, ATR13, ATR5, and ATR39) have been isolated. This indicates that identification of HaRxL effectors based on avirulence is low throughput. We aimed at rapidly identifying H. arabidopsidis effectors that contribute to virulence by developing methods to detect and quantify multiple candidates in bacterial mixed infections using either Illumina sequencing or capillary electrophoresis. In these assays, referred to here as in planta effector competition assays, we estimate the contribution to virulence of individual effectors by calculating the abundance of each HaRxL in the bacterial population recovered from leaves 3 days after inoculation relative to abundance in the initial mixed inoculum. We identified HaRxL that enhance Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000 growth in some but not all Arabidopsis accessions. Further analysis showed that HaRxLL464, HaRxL75, HaRxL22, HaRxLL441, and HaRxL89 suppress pathogen-associated molecular pattern-triggered immunity (PTI) and localize to different subcellular compartments in Nicotiana benthamiana, providing evidence for a multilayered suppression of PTI by pathogenic oomycetes and molecular probes for the dissection of PTI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».