Transcriptional analysis of different mulberry cultivars in response to <i>Ralstonia solanacearum</i>
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial wilt caused by Ralstonia solanacearum is a major disease of the mulberry (Morus atropurpurea Roxb.), resulting in severe yield and quality losses. However, little is known about the molecular mechanisms of resistance. Using the RNA sequencing technique, we identified early transcriptional changes in resistant (KQ10 and YS283) and susceptible (YSD10) mulberry cultivars in response to R. solanacearum infection. We observed that 798 genes were differentially and specifically regulated in both resistant cultivars but not in the susceptible cultivar after infection with R. solanacearum, including 502 upregulated and 296 downregulated genes. Among the differentially expressed genes, 31 encode transcription factors and 48 encode protein kinases. Interestingly, we found that a large number of genes (61) associated with cell-wall modification were differentially and specifically regulated in the resistant cultivars. These genes could be divided into 10 major groups. The largest group is the glucosyltransferase family, followed by the pectinesterase inhibitor, glucanase, and glycoprotein families, suggesting that cell-wall modifications may play an important role in resistance levels in mulberry. This transcriptional analysis paves the way for elucidating the molecular mechanisms of the resistance response to R. solanacearum in mulberry.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».