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Enregistrement W3016882087 · doi:10.3389/fmicb.2020.00490

Genomic Investigation of the Strawberry Pathogen Phytophthora fragariae Indicates Pathogenicity Is Associated With Transcriptional Variation in Three Key Races

2020· article· en· W3016882087 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas M. Adams, Andrew D. Armitage, Maria K. Sobczyk, Helen J. Bates, Javier F. Tabima, Brent A. Kronmiller, Brett M. Tyler, Niklaus J. Grünwald, Jim M. Dunwell, Charlotte F. Nellist, Richard J. Harrison

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesUniversity of ReadingDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK Government
Mots-clésPathogenicityBiologyPathogenKey (lock)Variation (astronomy)GeneticsPhytophthoraGenomicsGeneGenomeBotanyMicrobiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oomycete Phytophthora fragariae is a highly destructive pathogen of cultivated strawberry (Fragaria × ananassa), causing the root rotting disease, ‘red core’. The host-pathogen interaction has a well described gene-for-gene resistance relationship, but to date neither candidate avirulence nor resistance genes have been identified. We sequenced a set of American, Canadian and UK isolates of known race type, along with three representatives of the closely related pathogen of the raspberry (Rubus idaeus), Phytophthora rubi, and found a clear population structure, with a high degree of nucleotide divergence seen between some race types and abundant private variation associated with race types 4 and 5. In contrast, between isolates defined as UK races 1, 2 & 3 (UK1-2-3) there was no evidence of gene loss or gain; or the presence of insertions/deletions (INDELs) or Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) within or in proximity to putative pathogenicity genes could be found associated with race variation. Transcriptomic analysis of representative UK1-2-3 isolates revealed abundant expression variation in key effector family genes associated with pathogen race; however, further long read sequencing did not reveal any long range polymorphisms to be associated with avirulence to race UK2 or UK3 resistance, suggesting either control in trans or other stable forms of epigenetic modification modulating gene expression. This work reveals the combined power of population resequencing to uncover race structure in pathosystems and in planta transcriptomic analysis to identify candidate avirulence genes. This work has implications for the identification of putative avirulence genes in the absence of associated expression data and points towards the need for detailed molecular characterisation of mechanisms of effector regulation and silencing in oomycete plant pathogens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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