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Enregistrement W3049647343 · doi:10.1186/s42483-020-00066-7

Wheat root transcriptional responses against Gaeumannomyces graminis var. tritici

2020· article· en· W3049647343 sur OpenAlexaff
Jie Zhang, Haixia Yan, Mingcong Xia, Xiaoyun Han, Lihua Xie, Paul H. Goodwin, Xin Quan, Runhong Sun, Chao Wu, Lirong Yang

Notice bibliographique

RevuePhytopathology Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaHenan Academy of Agricultural SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyTranscriptomePhloemPlant defense against herbivoryPhenylpropanoidTake-allGene expressionGeneMicrobiologyFungusBotanyBiosynthesisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wheat root rot caused by Gaeumannomyces graminis var. tritici ( Ggt ) results in severe yield losses in wheat production worldwide. However, little is known about the molecular mechanism that regulates systemic symptom development in infected wheat. Fluorescent microscopy observation of the stained wheat roots infected by Ggt showed that lesions were visible when the fungus could be detected in the endodermis, pericycle and phloem at 5 days post inoculation (dpi), and rust symptoms were visible when there was extensive fungal colonization in the root cortex at 6 dpi. Transcriptome sequencing of Ggt -inoculated wheat roots and healthy control root samples was performed at 5 dpi to identify Ggt -induced gene expression changes in wheat roots at the time of lesion formation. A total of 3973 differentially expressed genes (DEGs) were identified, of which 1004 (25.27%) were up-regulated and 2969 (74.73%) were down-regulated in Ggt -inoculated wheat roots compared with those in control roots. GO annotation and KEGG pathway analysis of these DEGs revealed that many of them were associated with pathogen resistance, such as those involved in oxidation-reduction process, tryptophan biosynthesis process, and phenylpropanoid biosynthesis process. Analysis of DEGs revealed that 15 DEGs were involved in cellular regulation, 57 DEGs in signal transduction pathways, and 75 DEGs in cell wall reorganization, and 23 DEGs are pathogenesis-related proteins. Reverse transcription quantitative PCR (RT-qPCR) of 13 of those DEGs showed that these genes may play roles in wheat resistance against Ggt . Overall, this study represents the first transcriptional profiling of wheat roots in response to Ggt infection and further characterization of DEGs identified in this study may lead to better understanding of resistance against take-all in wheat.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,199 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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