Genomic and transcriptomic analyses of the tangerine pathotype of Alternaria alternata in response to oxidative stress
Notice bibliographique
Résumé
The tangerine pathotype of Alternaria alternata produces the A. citri toxin (ACT) and is the causal agent of citrus brown spot that results in significant yield losses worldwide. Both the production of ACT and the ability to detoxify reactive oxygen species (ROS) are required for A. alternata pathogenicity in citrus. In this study, we report the 34.41 Mb genome sequence of strain Z7 of the tangerine pathotype of A. alternata. The host selective ACT gene cluster in strain Z7 was identified, which included 25 genes with 19 of them not reported previously. Of these, 10 genes were present only in the tangerine pathotype, representing the most likely candidate genes for this pathotype specialization. A transcriptome analysis of the global effects of H2O2 on gene expression revealed 1108 up-regulated and 498 down-regulated genes. Expressions of those genes encoding catalase, peroxiredoxin, thioredoxin and glutathione were highly induced. Genes encoding several protein families including kinases, transcription factors, transporters, cytochrome P450, ubiquitin and heat shock proteins were found associated with adaptation to oxidative stress. Our data not only revealed the molecular basis of ACT biosynthesis but also provided new insights into the potential pathways that the phytopathogen A. alternata copes with oxidative stress.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».