TaWRKY70 transcription factor in wheat QTL-2DL regulates downstream metabolite biosynthetic genes to resist Fusarium graminearum infection spread within spike
Notice bibliographique
Résumé
A semi-comprehensive metabolomics was used to identify the candidate metabolites and genes to decipher mechanisms of resistance in wheat near-isogenic lines (NILs) containing QTL-2DL against Fusarium graminearum (Fg). Metabolites, with high fold-change in abundance, belonging to hydroxycinnamic acid amides (HCAAs): such as coumaroylagmatine, coumaroylputrescine and Fatty acids: phosphatidic acids (PAs) were identified as resistance related induced (RRI) metabolites in rachis of resistant NIL (NIL-R), inoculated with Fg. A WRKY like transcription factor (TF) was identified within the QTL-2DL region, along with three resistance genes that biosynthesized RRI metabolites. Sequencing and in-silico analysis of WRKY confirmed it to be wheat TaWRKY70. Quantitative real time-PCR studies showed a higher expression of TaWRKY70 in NIL-R as compared to NIL-S after Fg inoculation. Further, the functional validation of TaWRKY70 based on virus induced gene silencing (VIGS) in NIL-R, not only confirmed an increased fungal biomass but also decreased expressions of downstream resistance genes: TaACT, TaDGK and TaGLI1, along with decreased abundances of RRI metabolites biosynthesized by them. Among more than 200 FHB resistance QTL identified in wheat, this is the first QTL from which a TF was identified, and its downstream target genes as well as the FHB resistance functions were deciphered.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».