A High-Throughput, Seedling Screen for Plant Immunity
Notice bibliographique
Résumé
An understanding of how biological diversity affects plant–microbe interactions is becoming increasingly important, particularly with respect to components of the pathogen effector arsenal and the plant immune system. Although technological improvements have greatly advanced our ability to examine molecular sequences and interactions, relatively few advances have been made that facilitate high-throughput, in vivo pathology screens. Here, we present a high-throughput, microplate-based, nondestructive seedling pathology assay, and apply it to identify Arabidopsis thaliana effector-triggered immunity (ETI) responses against Pseudomonas syringae type III secreted effectors. The assay was carried out in a 48-well microplate format with spray inoculation, and disease symptoms were quantitatively recorded in a semiautomated manner, thereby greatly reducing both time and costs. The assay requires only slight modifications of common labware and uses no proprietary software. We validated the assay by recapitulating known ETI responses induced by P. syringae in Arabidopsis. We also demonstrated that we can quantitatively differentiate responses from a diversity of plant genotypes grown in the same microplate. Finally, we showed that the results obtained from our assay can be used to perform genome-wide association studies to identify host immunity genes, recapitulating results that have been independently obtained with mature plants.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».