Transcriptomic profiling of <i>Brassica napus</i> responses to <i>Pseudomonas aeruginosa</i>
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa is an opportunistic bacterial pathogen of plants. Unlike the well-characterized plant defense responses to highly adapted bacterial phytopathogens, little is known about plant response to P. aeruginosa infection. In this study, we examined the Brassica napus (canola) tissue-specific response to P. aeruginosa infection using RNA sequencing. Transcriptomic analysis of canola seedlings over a 5 day P. aeruginosa infection revealed that many molecular processes involved in plant innate immunity were up-regulated, whereas photosynthesis was down-regulated. Phytohormones control many vital biological processes within plants, including growth and development, senescence, seed setting, fruit ripening, and innate immunity. The three main phytohormones involved in plant innate immunity are salicylic acid (SA), jasmonic acid (JA), and ethylene (ET). Many bacterial pathogens have evolved multiple strategies to manipulate these hormone responses in order to infect plants successfully. Interestingly, gene expression within all three phytohormone (SA, JA, and ET) signaling pathways was up-regulated in response to P. aeruginosa infection. This study identified a unique plant hormone response to the opportunistic bacterial pathogen P. aeruginosa infection.
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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 ».