Changes in the Sclerotinia sclerotiorum transcriptome during infection of Brassica napus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sclerotinia sclerotiorum causes stem rot in Brassica napus, which leads to lodging and severe yield losses. Although recent studies have explored significant progress in the characterization of individual S. sclerotiorum pathogenicity factors, a gap exists in profiling gene expression throughout the course of S. sclerotiorum infection on a host plant. In this study, RNA-Seq analysis was performed with focus on the events occurring through the early (1 h) to the middle (48 h) stages of infection. RESULTS: Transcript analysis revealed the temporal pattern and amplitude of the deployment of genes associated with aspects of pathogenicity or virulence during the course of S. sclerotiorum infection on Brassica napus. These genes were categorized into eight functional groups: hydrolytic enzymes, secondary metabolites, detoxification, signaling, development, secreted effectors, oxalic acid and reactive oxygen species production. The induction patterns of nearly all of these genes agreed with their predicted functions. Principal component analysis delineated gene expression patterns that signified transitions between pathogenic phases, namely host penetration, ramification and necrotic stages, and provided evidence for the occurrence of a brief biotrophic phase soon after host penetration. CONCLUSIONS: The current observations support the notion that S. sclerotiorum deploys an array of factors and complex strategies to facilitate host colonization and mitigate host defenses. This investigation provides a broad overview of the sequential expression of virulence/pathogenicity-associated genes during infection of B. napus by S. sclerotiorum and provides information for further characterization of genes involved in the S. sclerotiorum-host plant interactions.
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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 ».