A First Insight into North American Plant Pathogenic Fungi Armillaria sinapina Transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
Armillaria sinapina, a fungal pathogen of primary timber species of North American forests, causes white root rot disease that ultimately kills the trees. A more detailed understanding of the molecular mechanisms underlying this illness will support future developments on disease resistance and management, as well as in the decomposition of cellulosic material for further use. In this study, RNA-Seq technology was used to compare the transcriptome profiles of A. sinapina fungal culture grown in yeast malt broth medium supplemented or not with betulin, a natural compound of the terpenoid group found in abundance in white birch bark. This was done to identify enzyme transcripts involved in the metabolism (redox reaction) of betulin into betulinic acid, a potent anticancer drug. De novo assembly and characterization of A. sinapina transcriptome was performed using Illumina technology. A total of 170,592,464 reads were generated, then 273,561 transcripts were characterized. Approximately, 53% of transcripts could be identified using public databases with several metabolic pathways represented. A total of 11 transcripts involved in terpenoid biosynthesis were identified. In addition, 25 gene transcripts that could play a significant role in lignin degradation were uncovered, as well as several redox enzymes of the cytochromes P450 family. To our knowledge, this research is the first transcriptomic study carried out on A. sinapina.
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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 | 0,000 | 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 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 ».