<scp>d</scp>‐Lactic acid secreted by <i>Chlorella fusca</i> primes pattern‐triggered immunity against <i>Pseudomonas syringae</i> in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
Biological control agents including microbes and their products have been studied as sustainable crop protection strategies. Although aquatic microalgae have been recently introduced as a biological control agent, the underlying molecular mechanisms are largely unknown. The aim of the present study was to investigate the molecular mechanisms underlying biological control by microalga Chlorella fusca. Foliar application of C. fusca elicits induced resistance in Arabidopsis thaliana against Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000 that activates plant immunity rather than direct antagonism. To understand the basis of C. fusca-triggered induced resistance at the transcriptional level, we conducted RNA sequencing (RNA-seq) analysis. RNA-seq data showed that, upon pathogen inoculation, C. fusca treatment primed the expression of cysteine-rich receptor-like kinases, WRKY transcription factor genes, and salicylic acid and jasmonic acid signalling-related genes. Intriguingly, the application of C. fusca primed pathogen-associated molecular pattern -triggered immunity, characterized by reactive oxygen species burst and callose deposition, upon flagellin 22 treatment. The attempts to find C. fusca determinants allowed us to identify d-lactic acid secreted in the supernatant of C. fusca as a defence priming agent. This is the first report of the mechanism of innate immune activation by aquatic microalga Chlorella in higher plants.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».