Advances in understanding obligate biotrophy in rust fungi
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Contents Summary 1190 I. Introduction 1190 II. Rust fungi: a diverse and serious threat to agriculture 1191 III. The different facets of rust life cycles and unresolved questions about their evolution 1191 IV. The biology of rust infection 1192 V. Rusts in the genomics era: the ever-expanding list of candidate effector genes 1195 VI. Functional characterization of rust effectors 1197 VII. Putting rusts to sleep: Pucciniales research outlooks 1201 Acknowledgements 1202 References 1202 SUMMARY: Rust fungi (Pucciniales) are the largest group of plant pathogens and represent one of the most devastating threats to agricultural crops worldwide. Despite the economic importance of these highly specialized pathogens, many aspects of their biology remain obscure, largely because rust fungi are obligate biotrophs. The rise of genomics and advances in high-throughput sequencing technology have presented new options for identifying candidate effector genes involved in pathogenicity mechanisms of rust fungi. Transcriptome analysis and integrated bioinformatics tools have led to the identification of key genetic determinants of host susceptibility to infection by rusts. Thousands of genes encoding secreted proteins highly expressed during host infection have been reported for different rust species, which represents significant potential towards understanding rust effector function. Recent high-throughput in planta expression screen approaches (effectoromics) have pushed the field ahead even further towards predicting high-priority effectors and identifying avirulence genes. These new insights into rust effector biology promise to inform future research and spur the development of effective and sustainable strategies for managing rust diseases.
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Prédiction distillée sur la base complète
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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) | 0,001 | 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.
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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 découle