Reference genome assembly for Australian<i>Ascochyta lentis</i>isolate Al4
Notice bibliographique
Résumé
Ascochyta lentis causes ascochyta blight in lentil (Lens culinaris Medik.) and yield loss can be as high as 50%. With careful agronomic management practices, fungicide use, and advances in breeding resistant lentil varieties, disease severity and impact to farmers have been largely controlled. However, evidence from major lentil producing countries, Canada and Australia, suggests that A. lentis isolates can change their virulence profile and level of aggressiveness over time and under different selection pressures. In this paper, we describe the first genome assembly for A. lentis for the Australian isolate Al4, through the integration of data from Illumina and PacBio SMRT sequencing. The Al4 reference genome assembly is almost 42 Mb in size and encodes 11,638 predicted genes. The Al4 genome comprises 21 full-length and gapless chromosomal contigs and two partial chromosome contigs each with one telomere. We predicted 31 secondary metabolite clusters, and 38 putative protein effectors, many of which were classified as having an unknown function. Comparison of A. lentis genome features with the recently published reference assembly for closely related A. rabiei show that genome synteny between these species is highly conserved. However, there are several translocations and inversions of genome sequence. The location of secondary metabolite clusters near transposable element and repeat-rich genomic regions was common for A. lentis as has been reported for other fungal plant pathogens.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».