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Enregistrement W2883000767 · doi:10.1186/s12915-018-0549-9

Stable predictive markers for Phytophthora sojae avirulence genes that impair infection of soybean uncovered by whole genome sequencing of 31 isolates

2018· article· en· W2883000767 sur OpenAlexafffund
Geneviève Arsenault‐Labrecque, Humira Sonah, Amandine Lebreton, Caroline Labbé, Geneviève Marchand, Allen Xue, François Belzile, Brian J. Knaus, Niklaus J. Grünwald, Richard R. Bélanger

Notice bibliographique

RevueBMC Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceCanadian Field Crop Research AllianceAgriculture and Agri-Food CanadaEmpresa Brasileira de Pesquisa AgropecuáriaCanada Research ChairsSaskatchewan Pulse GrowersGenome CanadaGrain Farmers of OntarioWestern Grains Research FoundationUniversité LavalFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesGénome QuébecOregon State UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésPhytophthora sojaeBiologyOomyceteGeneticsGeneGenomePhenotypeVirulencePopulationPhytophthoraBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The interaction between oomycete plant pathogen Phytophthora sojae and soybean is characterized by the presence of avirulence (Avr) genes in P. sojae, which encode for effectors that trigger immune responses and resistance in soybean via corresponding resistance genes (Rps). A recent survey highlighted a rapid diversification of P. sojae Avr genes in soybean fields and the need to deploy new Rps genes. However, the full genetic diversity of P. sojae isolates remains complex and dynamic and is mostly characterized on the basis of phenotypic associations with differential soybean lines. RESULTS: We sequenced the genomes of 31 isolates of P. sojae, representing a large spectrum of the pathotypes found in soybean fields, and compared all the genetic variations associated with seven Avr genes (1a, 1b, 1c, 1d, 1k, 3a, 6) and how the derived haplotypes matched reported phenotypes in 217 interactions. We discovered new variants, copy number variations and some discrepancies with the virulence of previously described isolates with Avr genes, notably with Avr1b and Avr1c. In addition, genomic signatures revealed 11.5% potentially erroneous phenotypes. When these interactions were re-phenotyped, and the Avr genes re-sequenced over time and analyzed for expression, our results showed that genomic signatures alone accurately predicted 99.5% of the interactions. CONCLUSIONS: This comprehensive genomic analysis of seven Avr genes of P. sojae in a population of 31 isolates highlights that genomic signatures can be used as accurate predictors of phenotypes for compatibility with Rps genes in soybean. Our findings also show that spontaneous mutations, often speculated as a source of aberrant phenotypes, did not occur within the confines of our experiments and further suggest that epigenesis or gene silencing do not account alone for previous discordance between genotypes and phenotypes. Furthermore, on the basis of newly identified virulence patterns within Avr1c, our results offer an explanation why Rps1c has failed more rapidly in the field than the reported information on virulence pathotypes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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