Predicating the Effector Proteins Secreted by Puccinia triticina Through Transcriptomic Analysis and Multiple Prediction Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Wheat leaf rust caused by Puccinia triticina (Pt) is one of the most common and serious diseases in wheat production. The constantly changing pathogens overcome the plant resistance to Pt. Plant pathogens secrete effector proteins that alter the structure of the host cell, interfere plant defenses or modify the physiology of plant cells. Therefore, the identification of effector proteins is critical to reveal the pathogenic mechanism. We used SignalP v4.1, TargetP v1.1, TMHMM v2.0 and EffectorP v2.0 to screen the candidate effector proteins in Pt isolates-KHTT, JHKT and THSN. As a result, a total of 635 candidate effector proteins were obtained. Structural analysis showed that effector proteins were small in size (50AA to 422AA), of diverse sequences and the conserved sequential elements or clear common elements were not involved, regardless of their secretion from the pathogen to the host. There were 427 candidate effector proteins which contain more than or equal to 4 cysteine residues, and 339 candidate effector proteins contained the known motifs. Sixteen families, 9 domains and 53 other known functional types were found in 186 candidate effector proteins using the Pfam search. Three novel motifs were found by MEME. Heterogeneous expression system was performed to verify the functions of 30 candidate effectors by inhibiting the programmed cell death (PCD) induced by BAX (the mouse-apoptotic gene elicitor) on Nicotiana benthamiana . Hypersensitive response (HR) can be induced by the 6 effectors in the wheat leaf rust resistance near isogenic lines and this would be shown by the method of transient expression through Agrobacterium tumefaciens infiltration. The qRT-PCR analysis of 14 candidate effector proteins secreted after Pt inoculation showed the tested effectors displayed different expression patterns in different stages, suggestting they may be involved in the wheat-Pt interaction. The results showed that the prediction of Pt effector proteins based on transcriptomic analysis and multiple bioinformatics software is effective and more accurate, lying the foundation of revealing the pathogenic mechanism of Pt and controlling disease.
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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 | 0,001 |
| 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 ».