Endogenous silencing of <i><scp>P</scp>uccinia triticina</i> pathogenicity genes through <i>in planta</i>‐expressed sequences leads to the suppression of rust diseases on wheat
Notice bibliographique
Résumé
Rust fungi are destructive plant pathogens. The draft genomes of several wheat-infecting species have been released and potential pathogenicity genes identified through comparative analyses to fungal pathogens that are amenable to genetic manipulation. Functional gene analysis tools are needed to understand the infection process of these obligate parasites and to confirm whether predicted pathogenicity genes could become targets for disease control. We have modified an Agrobacterium tumefaciens-mediated in planta-induced transient gene silencing (PITGS) assay for use in Triticum spp. (wheat), and used this assay to target predicted wheat leaf rust fungus, Puccinia triticina (Pt) pathogenicity genes, a MAP kinase (PtMAPK1), a cyclophilin (PtCYC1) and calcineurin B (PtCNB), to analyze their roles in disease. Agroinfiltration effectively delivered hairpin silencing constructs in wheat, leading to the generation of fungal gene-specific siRNA molecules in infiltrated leaves, and resulting in up to 70% reduction in transcription of the endogenous target genes in superinfected Pt. In vivo silencing caused severe disease suppression, compromising fungal growth and sporulation, as viewed by confocal microscopy and measured by reductions in fungal biomass and emergence of uredinia. Interestingly, using the same gene constructs, suppression of infection by Puccinia graminis and Puccinia striiformis was also achieved. Our results show that A. tumefaciens-mediated PITGS can be used as a reverse-genetics tool to discover gene function in rust fungi. This proof-of-concept study indicates that the targeted fungal transcripts might be important in pathogenesis, and could potentially be used as promising targets for developing RNA interference-based resistance against rust fungi.
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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 | 0,001 |
| 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 ».