Infection assays in <i>Arabidopsis</i> reveal candidate effectors from the poplar rust fungus that promote susceptibility to bacteria and oomycete pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Fungi of the Pucciniales order cause rust diseases which, altogether, affect thousands of plant species worldwide and pose a major threat to several crops. How rust effectors-virulence proteins delivered into infected tissues to modulate host functions-contribute to pathogen virulence remains poorly understood. Melampsora larici-populina is a devastating and widespread rust pathogen of poplar, and its genome encodes 1184 identified small secreted proteins that could potentially act as effectors. Here, following specific criteria, we selected 16 candidate effector proteins and characterized their virulence activities and subcellular localizations in the leaf cells of Arabidopsis thaliana. Infection assays using bacterial (Pseudomonas syringae) and oomycete (Hyaloperonospora arabidopsidis) pathogens revealed subsets of candidate effectors that enhanced or decreased pathogen leaf colonization. Confocal imaging of green fluorescent protein-tagged candidate effectors constitutively expressed in stable transgenic plants revealed that some protein fusions specifically accumulate in nuclei, chloroplasts, plasmodesmata and punctate cytosolic structures. Altogether, our analysis suggests that rust fungal candidate effectors target distinct cellular components in host cells to promote parasitic growth.
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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 ».