Monitoring <i>in planta</i> bacterial infection at both cellular and whole‐plant levels using the green fluorescent protein variant GFPuv
Notice bibliographique
Résumé
* Green fluorescent protein (GFP) labeling of bacteria has been used to study their infection of and localization in plants, but strong autofluorescence from leaves and the relatively weak green fluorescence of GFP-labeled bacteria restrict its broader application to investigations of plant-bacterial interactions. * A stable and broad-host-range plasmid vector (pDSK-GFPuv) that strongly expresses GFPuv protein was constructed not only for in vivo monitoring of bacterial infection, localization, activity, and movement at the cellular level under fluorescence microscopy, but also for monitoring bacterial disease development at the whole-plant level under long-wavelength ultraviolet (UV) light. * The presence of pDSK-GFPuv did not have significant impact on the in vitro or in planta growth and virulence of phytobacteria. A good correlation between bacterial cell number and fluorescence intensity was observed, which allowed us to rapidly estimate the bacterial population in plant leaf tissue. We demonstrated that GFPuv-expressing bacteria can be used to screen plants that are compromised for nonhost disease resistance and Agrobacterium attachment. * The use of GFPuv-labeled bacteria has a wide range of applications in host-bacterial interaction studies and bacterial ecology-related research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».