Fungal derived cytokinins are necessary for normal <i>Ustilago maydis</i> infection of maize
Notice bibliographique
Résumé
Phytohormones derived from fungi play a key role in regulating plant–pathogen interactions; however, deciphering the separate contributions of pathogen and plant during infection has been difficult. Here, the Ustilago maydis–Zea mays pathosystem was used to investigate this chemical exchange. Ustilago maydis , the causative agent of maize smut, produces cytokinins ( CK ), which are a group of phytohormones responsible for directing plant development. The characteristic symptom of smut disease is the formation of tumours composed of plant and fungal tissue. Isopentenyltransferase ( IPT ) catalyses the rate‐limiting step in CK biosynthesis, and U. maydis strains in which the sole tRNA ‐ipt gene was deleted no longer produced CK s. These deletion strains elicited fewer, smaller tumours than the pathogenic strain SG 200. High performance liquid chromatography‐electrospray ionization tandem mass spectrometry ( HPLC ‐ ESI MS / MS ) was used to detect and quantify phytohormone levels in infected tissue. This revealed that key hormone changes in SG 200 infections were not present in infections by deletion strains, suggesting that CK production by U. maydis is required for the altered phytohormone profile in infected tissue relative to uninfected tissue. Separate analyses indicated that U. maydis tRNA ‐ipt mutants might be altered in their ability to metabolize CK s taken up from the environment. Mining the U. maydis genome identified genes encoding putative CK signalling and biosynthesis proteins.
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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 ».