Transcriptome Analysis of <i>Rlm2</i>-Mediated Host Immunity in the <i>Brassica napus</i>–<i>Leptosphaeria maculans</i> Pathosystem
Notice bibliographique
Résumé
Our study investigated disease resistance in the Brassica napus–Leptosphaeria maculans pathosystem using a combination of laser microdissection, dual RNA sequencing, and physiological validations of large-scale gene sets. The use of laser microdissection improved pathogen detection and identified putative L. maculans effectors and lytic enzymes operative during host colonization. Within 24 h of inoculation, we detected large shifts in gene activity in resistant cotyledons associated with jasmonic acid and calcium signaling pathways that accelerated the plant defense response. Sequencing data were validated through the direct quantification of endogenous jasmonic acid levels. Additionally, resistance against L. maculans was abolished when the calcium chelator EGTA was applied to the inoculation site, providing physiological evidence of the role of calcium in B. napus immunity against L. maculans. We integrated gene expression data with all available information on cis-regulatory elements and transcription factor binding affinities to better understand the gene regulatory networks underpinning plant resistance to hemibiotrophic pathogens. These in silico analyses point to early cellular reprogramming during host immunity that are coordinated by CAMTA, BZIP, and bHLH transcription factors. Together, we provide compelling genetic and physiological evidence into the programming of plant resistance against fungal pathogens.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».