Contingency rules for pathogen competition and antagonism in a genetically based, plant defense hierarchy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plant defense against pathogens includes a range of mechanisms, including, but not limited to, genetic resistance, pathogen‐antagonizing endophytes, and pathogen competitors. The relative importance of each mechanism can be expressed in a hierarchical view of defense. Several recent studies have shown that pathogen antagonism is inconsistently expressed within the plant defense hierarchy. Our hypothesis is that the hierarchy is governed by contingency rules that determine when and where antagonists reduce plant disease severity. Here, we investigated whether pathogen competition influences pathogen antagonism using Populus as a model system. In three independent field experiments, we asked whether competition for leaf mesophyll cells between a Melampsora rust pathogen and a microscopic, eriophyid mite affects rust pathogen antagonism by fungal leaf endophytes. The rust pathogen has an annual, phenological disadvantage in competition with the mite because the rust pathogen must infect its secondary host in spring before infecting Populus . We varied mite–rust competition by utilizing Populus genotypes characterized by differential genetic resistance to the two organisms. We inoculated plants with endophytes and allowed mites and rust to infect plants naturally. Two contingency rules emerged from the three field experiments: (a) Pathogen antagonism by endophytes can be preempted by host genes for resistance that suppress pathogen development, and (b) pathogen antagonism by endophytes can secondarily be preempted by competitive exclusion of the rust by the mite. Synthesis : Our results point to a Populus defense hierarchy with resistance genes on top, followed by pathogen competition, and finally pathogen antagonism by endophytes. We expect these rules will help to explain the variation in pathogen antagonism that is currently attributed to context dependency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».