Maize susceptibility to <i>Ustilago maydis</i> is influenced by genetic and chemical perturbation of carbohydrate allocation
Notice bibliographique
Résumé
The ability of biotrophic fungi to metabolically adapt to the host environment is a critical factor in fungal diseases of crop plants. In this study, we analysed the transcriptome of maize tumours induced by Ustilago maydis to identify key features underlying metabolic shifts during disease. Among other metabolic changes, this analysis highlighted modifications during infection in the transcriptional regulation of carbohydrate allocation and starch metabolism. We confirmed the relevance of these changes by establishing that symptom development was altered in an id1 (indeterminate1) mutant that showed increased accumulation of sucrose as well as being defective in the vegetative to reproductive transition. We further established the relevance of specific metabolic functions related to carbohydrate allocation by assaying disease in su1 (sugary1) mutant plants with altered starch metabolism and in plants treated with glucose, sucrose and silver nitrate during infection. We propose that specific regulatory and metabolic changes influence the balance between susceptibility and resistance by altering carbon allocation to promote fungal growth or to influence plant defence. Taken together, these studies reveal key aspects of metabolism that are critical for biotrophic adaptation during the maize-U. maydis interaction.
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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 ».