Exploring links between antisense RNAs and pathogenesis in Ustilago maydis through transcript and gene characterization
Notice bibliographique
Résumé
Biotrophic basidiomycete plant pathogens cause billions of dollars in losses to cereal crops annually. The model for this group of fungi is the corn smut pathogen Ustilago maydis. Annotation of its genome identified antisense RNAs (asRNAs) complementary to over half of the coded mRNAs, some of which are present at high levels in teliospores but detected at very low levels or not at all in other cell types, suggesting they have a function in the teliospore or during teliospore formation. Expression of three such asRNAs (as-UMAG_02150, ncRNA1, and as-UMAG_02151) is controlled by two adjacent genomic regions. Deletion of these regions increased transcript levels of all three asRNAs and attenuated pathogenesis. This study investigated the reason for this marked reduction in pathogenesis by: (1) using deletion analyses to assess the involvement of genes, complementary to the asRNAs, in pathogenesis; (2) determining that one of the linked genes encodes a putative xylitol dehydrogenase; and (3) identifying and functionally characterizing asRNAs that could influence expression of protein-coding genes. The results presented suggest that the influence of the asRNAs on pathogenesis occurs through their action at unlinked loci.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».