Wheat transcriptome profiling reveals abscisic and gibberellic acid treatments regulate early-stage phytohormone defense signaling, cell wall fortification, and metabolic switches following <i>Fusarium graminearum</i> -challenge
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Application of the wheat phytohormones abscisic acid (ABA) or gibberellic acid (GA) affect Fusarium head blight (FHB) disease severity; however, the molecular underpinnings of the elicited phenotypes remain unclear. Herein, the transcriptomic responses of an FHB-susceptible wheat cultivar ‘Fielder’ were characterized upon treatment with ABA, an ABA receptor antagonist (AS6), or GA in the presence or absence of Fusarium graminearum ( Fg ) challenge. Results A total of 30,876 differentially expressed genes (DEGs) where identified in ‘Fielder’ (26,004) and Fg (4,872). Fg challenge alone resulted in the most substantial wheat DEGs contributing to 57.2% of the total transcriptomic variation. Using a combination of topology overlap and correlation analyses, 9,689 Fg -related wheat DEGs were defined. Further enrichment analysis of the top 1% networked wheat DEGs identified critical expression changes within defense responses, cell structural metabolism, molecular transport, and membrane/lipid metabolism. Fg -challenged conditions also included the expression of a putative Fg ABA-biosynthetic cytochrome P450 and repression of wheat FUS3 for dysregulating ABA and GA crosstalk. ABA treatment alone elicited 4536 (32%) wheat DEGs common to those of the Fg -challenge, and Fg +ABA further enhanced 888 (12.5%) of them. These ABA elicited DEGs are involved in defense through both classical and non-classical phytohormone signaling and regulating cell wall structures including polyphenolic metabolism. Conversely, Fg +GA opposed 2239 (33%) Fg -elicited wheat DEGs, including modulating primary and secondary metabolism, defense responses, and flowering genes. ABA and jointly ABA⍰ Fg ⍰[ Fg +ABA] treatments repressed, while Fg +GA induced an over-representation of wheat DEGs mapping to chromosome 6BL. Finally, compared to Fg +ABA, co-application of Fg +AS6 did not antagonize ABA biosynthesis or signal but rather elicited antagonistic Fg (557) and wheat (11) DEGs responses directly tied to stress responses, phytohormone transport, and FHB. Conclusions Comparative transcriptomics highlight the effects of wheat phytohormones on individual pathway and global metabolism simultaneously. Application of ABA may reduce FHB severity through misregulating defense mechanisms and cell wall fortification pathways. GA application may alter primary and secondary metabolism, creating a metabolic shift to ultimately reduce FHB severity. By comparing these findings to those previously reported for four additional plant genotypes, an additive model of the wheat- Fg interaction is proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».