Coping with Environmental Eukaryotes; Identification of Pseudomonas syringae Genes during the Interaction with Alternative Hosts or Predators
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the molecular mechanisms underpinning the ecological success of plant pathogens is critical to develop strategies for controlling diseases and protecting crops. Recent observations have shown that plant pathogenic bacteria, particularly Pseudomonas, exist in a range of natural environments away from their natural plant host e.g., water courses, soil, non-host plants. This exposes them to a variety of eukaryotic predators such as nematodes, insects and amoebae present in the environment. Nematodes and amoeba in particular are bacterial predators while insect herbivores may act as indirect predators, ingesting bacteria on plant tissue. We therefore postulated that bacteria are probably under selective pressure to avoid or survive predation and have therefore developed appropriate coping mechanisms. We tested the hypothesis that plant pathogenic Pseudomonas syringae are able to cope with predation pressure and found that three pathovars show weak, but significant resistance or toxicity. To identify the gene systems that contribute to resistance or toxicity we applied a heterologous screening technique, called Rapid Virulence Annotation (RVA), for anti-predation and toxicity mechanisms. Three cosmid libraries for P. syringae pv. aesculi, pv. tomato and pv. phaseolicola, of approximately 2000 cosmids each, were screened in the susceptible/non-toxic bacterium Escherichia coli against nematode, amoebae and an insect. A number of potential conserved and unique genes were identified which included genes encoding haemolysins, biofilm formation, motility and adhesion. These data provide the first multi-pathovar comparative insight to how plant pathogens cope with different predation pressures and infection of an insect gut and provide a foundation for further study into the function of selected genes and their role in ecological success.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».