Host‐induced silencing of essential genes in <i>Puccinia triticina</i> through transgenic expression of <scp>RNA</scp>i sequences reduces severity of leaf rust infection in wheat
Notice bibliographique
Résumé
Summary Leaf rust, caused by the pathogenic fungus Puccinia triticina (Pt), is one of the most serious biotic threats to sustainable wheat production worldwide. This obligate biotrophic pathogen is prevalent worldwide and is known for rapid adaptive evolution to overcome resistant wheat varieties. Novel disease control approaches are therefore required to minimize the yield losses caused by Pt. Having shown previously the potential of host‐delivered RNA interference (HD‐RNAi) in functional screening of Pt genes involved in pathogenesis, we here evaluated the use of this technology in transgenic wheat plants as a method to achieve protection against wheat leaf rust (WLR) infection. Stable expression of hairpin RNAi constructs with sequence homology to Pt MAP‐kinase (PtMAPK1) or a cyclophilin (PtCYC1) encoding gene in susceptible wheat plants showed efficient silencing of the corresponding genes in the interacting fungus resulting in disease resistance throughout the T2 generation. Inhibition of Pt proliferation in transgenic lines by in planta‐induced RNAi was associated with significant reduction in target fungal transcript abundance and reduced fungal biomass accumulation in highly resistant plants. Disease protection was correlated with the presence of siRNA molecules specific to targeted fungal genes in the transgenic lines harbouring the complementary HD‐RNAi construct. This work demonstrates that generating transgenic wheat plants expressing RNAi‐inducing transgenes to silence essential genes in rust fungi can provide effective disease resistance, thus opening an alternative way for developing rust‐resistant crops.
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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 | 0,001 |
| 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 ».