Discriminant haplotypes of avirulence genes of <i>Phytophthora sojae</i> lead to a molecular assay to predict phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
The soybean-Phytophthora sojae interaction operates on a gene-for-gene relationship, where the product of a resistance gene (Rps) in the host recognizes that of an avirulence gene (Avr) in the pathogen to generate an incompatible reaction. To exploit this form of resistance, one must match with precision the appropriate Rps gene with the corresponding Avr gene. Currently, this association is evaluated by phenotyping assays that are labour-intensive and often imprecise. To circumvent this limitation, we sought to develop a molecular assay that would reveal the avirulence allele of the seven main Avr genes (Avr1a, Avr1b, Avr1c, Avr1d, Avr1k, Avr3a, and Avr6) in order to diagnose with precision the pathotypes of P. sojae isolates. For this purpose, we analysed the genomic regions of these Avr genes in 31 recently sequenced isolates with different virulence profiles and identified discriminant mutations between avirulence and virulence alleles. Specific primers were designed to generate amplicons of a distinct size, and polymerase chain reaction conditions were optimized in a final assay of two parallel runs. When tested on the 31 isolates of known virulence, the assay accurately revealed all avirulence alleles. The test was further assessed and compared to a phenotyping assay on 25 isolates of unknown virulence. The two assays matched in 97% (170/175) of the interactions studied. Interestingly, the sole cases of discrepancy were obtained with Avr3a, which suggests a possible imperfect interaction with Rps3a. This molecular assay offers a powerful and reliable tool to exploit and study with greater precision soybean resistance against P. sojae.
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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 ».