A Computation Method Based on the Combination of Chlorophyll Fluorescence Parameters to Improve the Discrimination of Visually Similar Phenotypes Induced by Bacterial Virulence Factors
Notice bibliographique
Résumé
Phenotyping biotic stresses in plant-pathogen interactions studies is often hindered by phenotypes that can hardly be discriminated by visual assessment. Particularly, single gene mutants in virulence factors could lack visible phenotypes. Chlorophyll fluorescence (CF) imaging is a valuable tool to monitor plant-pathogen interactions. However, while numerous CF parameters can be measured, these interactions studies commonly focus on a restricted number of parameters. It could result in limited abilities to discriminate visually similar phenotypes. In this study, we assess the ability of the combination of multiple CF parameters to improve the discrimination of such phenotypes. Such an approach could be of interest for screening and discriminating the impact of bacterial virulence factors without prior knowledge. A computation method was developed, based on the combination of multiple CF parameters, without any parameter selection. It involves histogram Bhattacharyya distance calculations and hierarchical clustering, with a normalization approach to take into account the inter-leaves and intra-phenotypes heterogeneities. To assess the efficiency of the method, two datasets were analyzed the same way. The first dataset featured single gene mutants of a Xanthomonas strain which differed only by their abilities to secrete bacterial virulence proteins. This dataset displayed expected phenotypes at six days post inoculation and was used as ground truth dataset to setup the method. The efficiency of the computation method was demonstrated by the relevant discrimination of phenotypes at three days post inoculation. A second dataset was composed of transient expression (agrotransformation) of Type 3 Effectors. This second dataset displayed phenotypes that cannot be discriminated by visual assessment and no prior knowledge can be made on the respective impact of each Type 3 Effectors on leaf tissues. Using the computation method resulted in clustering the leaf samples according to the Type 3 Effectors, thereby demonstrating an improvement of the discrimination of the visually similar phenotypes. The relevant discrimination of visually similar phenotypes induced by bacterial strains differing only by one virulence factor illustrated the interest of using a combination of CF parameters to monitor plant-pathogen interactions. It opens a perspective for the identification of specific signatures of biotic stresses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».