Investigation of orthologous pathogen recognition gene-rich regions in solanaceous species
Notice bibliographique
Résumé
Pathogen receptor proteins such as receptor-like protein (RLP), receptor-like kinase (RLK), and nucleotide-binding leucine-rich repeat (NLR) play a leading role in plant immunity activation. The genome architecture of such genes has been extensively investigated in several plant species. However, we still know little about their elaborate reorganization that arose during the plant speciation process. Using recently released pepper and eggplant genome sequences, we were able to identify 1097 pathogen recognition genes (PRGs) in the cultivated pepper Zunla-1 and 775 in the eggplant line Nakate-Shinkuro. The retrieved genes were analysed for their tendency to cluster, using different methods to infer the means of grouping. Orthologous relationships among clustering loci were found, and interesting reshuffling within given loci was observed for each analysed species. The information obtained was integrated into a comparative map to highlight the evolutionary dynamics in which the PRG loci were involved. Diversification of 14 selected PRG-rich regions was also explored using a DNA target-enrichment approach. A large number of gene variants were found as well as rearrangements of sequences encoding single protein domain and changes in chromosome gene order among species. Gene duplication and transposition activity have clearly influenced plant genome R-gene architecture and diversification. Our findings contribute to addressing several biological questions concerning the parallel evolution that occurred between genomes of the family Solanaceae. Moreover, the integration of different methods proved a powerful approach to reconstruct the evolutionary history in plant families and to transfer important biology findings among plant genomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».