Bioinformatics-Enabled Identification of the HrpL Regulon and Type III Secretion System Effector Proteins of <i>Pseudomonas syringae</i> pv. <i>phaseolicola</i> 1448A
Notice bibliographique
Résumé
The ability of Pseudomonas syringae pv. phaseolicola to cause halo blight of bean is dependent on its ability to translocate effector proteins into host cells via the hypersensitive response and pathogenicity (Hrp) type III secretion system (T3SS). To identify genes encoding type III effectors and other potential virulence factors that are regulated by the HrpL alternative sigma factor, we used a hidden Markov model, weight matrix model, and type III targeting-associated patterns to search the genome of P. syringae pv. phaseolicola 1448A, which recently was sequenced to completion. We identified 44 high-probability putative Hrp promoters upstream of genes encoding the core T3SS machinery, 27 candidate effectors and related T3SS substrates, and 10 factors unrelated to the Hrp system. The expression of 13 of these candidate HrpL regulon genes was analyzed by real-time polymerase chain reaction, and all were found to be upregulated by HrpL. Six of the candidate type III effectors were assayed for T3SS-dependent translocation into plant cells using the Bordetella pertussis calmodulin-dependent adenylate cyclase (Cya) translocation reporter, and all were translocated. PSPPH1855 (ApbE-family protein) and PSPPH3759 (alcohol dehydrogenase) have no apparent T3SS-related function; however, they do have homologs in the model strain P. syringae pv. tomato DC3000 (PSPTO2105 and PSPTO0834, respectively) that are similarly upregulated by HrpL. Mutations were constructed in the DC3000 homologs and found to reduce bacterial growth in host Arabidopsis leaves. These results establish the utility of the bioinformatic or candidate gene approach to identifying effectors and other genes relevant to pathogenesis in P. syringae genomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».