Lumi-Map, a Real-Time Luciferase Bioluminescence Screen of Mutants Combined with MutMap, Reveals <i>Arabidopsis</i> Genes Involved in PAMP-Triggered Immunity
Notice bibliographique
Résumé
Plants recognize pathogen-associated molecular patterns (PAMPs) to activate PAMP-triggered immunity (PTI). However, our knowledge of PTI signaling remains limited. In this report, we introduce Lumi-Map, a high-throughput platform for identifying causative single-nucleotide polymorphisms (SNPs) for studying PTI signaling components. In Lumi-Map, a transgenic reporter plant line is produced that contains a firefly luciferase (LUC) gene driven by a defense gene promoter, which generates luminescence upon PAMP treatment. The line is mutagenized and the mutants with altered luminescence patterns are screened by a high-throughput real-time bioluminescence monitoring system. Selected mutants are subjected to MutMap analysis, a whole-genome sequencing-based method of rapid mutation identification, to identify the causative SNP responsible for the luminescence pattern change. We generated nine transgenic Arabidopsis reporter lines expressing the LUC gene fused to multiple promoter sequences of defense-related genes. These lines generate luminescence upon activation of FLAGELLIN-SENSING 2 (FLS2) by flg22, a PAMP derived from bacterial flagellin. We selected the WRKY29-promoter reporter line to identify mutants in the signaling pathway downstream of FLS2. After screening 24,000 ethylmethanesulfonate-induced mutants of the reporter line, we isolated 22 mutants with altered WRKY29 expression upon flg22 treatment (abbreviated as awf mutants). Although five flg22-insensitive awf mutants harbored mutations in FLS2 itself, Lumi-Map revealed three genes not previously associated with PTI. Lumi-Map has the potential to identify novel PAMPs and their receptors as well as signaling components downstream of the receptors. [Formula: see text] Copyright © 2020 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».