Comparative Genomics of Host-Specific Virulence in <i>Pseudomonas syringae</i>
Notice bibliographique
Résumé
While much study has gone into characterizing virulence factors that play a general role in disease, less work has been directed at identifying pathogen factors that act in a host-specific manner. Understanding these factors will help reveal the variety of mechanisms used by pathogens to suppress or avoid host defenses. We identified candidate Pseudomonas syringae host-specific virulence genes by searching for genes whose distribution among natural P. syringae isolates was statistically associated with hosts of isolation. We analyzed 91 strains isolated from 39 plant hosts by DNA microarray-based comparative genomic hybridization against an array containing 353 virulence-associated (VA) genes, including 53 type III secretion system effectors (T3SEs). We identified individual genes and gene profiles that were significantly associated with strains isolated from cauliflower, Chinese cabbage, soybean, rice, and tomato. We also identified specific horizontal gene acquisition events associated with host shifts by mapping the array data onto the core genome phylogeny of the species. This study provides the largest suite of candidate host-specificity factors from any pathogen, suggests that there are multiple ways in which P. syringae isolates can adapt to the same host, and provides insight into the evolutionary mechanisms underlying host adaptation.
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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 ».