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Enregistrement W3132138048 · doi:10.3389/fmicb.2021.602812

Comparative Transcriptomics and RNA-Seq-Based Bulked Segregant Analysis Reveals Genomic Basis Underlying Cronartium ribicola vcr2 Virulence

2021· article· en· W3132138048 sur OpenAlex
Jun‐Jun Liu, Richard A. Sniezko, Arezoo Zamany, Holly Williams, Kangakola Omendja, Angelia Kegley, Douglas P. Savin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYeasts and Rust Fungi Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBulked segregant analysisGeneticsSingle-nucleotide polymorphismGenomeGeneTranscriptomeVirulenceLocus (genetics)Plant disease resistanceGenome-wide association studyGene mappingGenotypeGene expressionChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breeding programs of five-needle pines have documented both major gene resistance (MGR) and quantitative disease resistance (QDR) to Cronartium ribicola (Cri), a non-native, invasive fungal pathogen causing white pine blister rust (WPBR). WPBR is one of the most deadly forest diseases in North America. However, Cri virulent pathotypes have evolved and can successfully infect and kill trees carrying resistance ( R ) genes, including vcr2 that overcomes MGR conferred by the western white pine (WWP, Pinus monticola ) R gene ( Cr2 ). In the absence of a reference genome, the present study generated a vcr2 reference transcriptome, consisting of about 20,000 transcripts with 1,014 being predicted to encode secreted proteins (SPs). Comparative profiling of transcriptomes and secretomes revealed vcr2 was significantly enriched for several gene ontology (GO) terms relating to oxidation-reduction processes and detoxification, suggesting that multiple molecular mechanisms contribute to pathogenicity of the vcr2 pathotype for its overcoming Cr2 . RNA-seq-based bulked segregant analysis (BSR-Seq) revealed genome-wide DNA variations, including about 65,617 single nucleotide polymorphism (SNP) loci in 7,749 polymorphic genes shared by vcr2 and avirulent ( Avcr2 ) pathotypes. An examination of the distribution of minor allele frequency (MAF) uncovered a high level of genomic divergence between vcr2 and Avcr2 pathotypes. By integration of extreme-phenotypic genome-wide association (XP-GWAS) analysis and allele frequency directional difference (AFDD) mapping, we identified a set of vcr2 -associated SNPs within functional genes, involved in fungal virulence and other molecular functions. These included six SPs that were top candidate effectors with putative activities of reticuline oxidase, proteins with common in several fungal extracellular membrane (CFEM) domain or ferritin-like domain, polysaccharide lyase, rds1p-like stress responsive protein, and two Cri-specific proteins without annotation. Candidate effectors and vcr2 -associated genes provide valuable resources for further deciphering molecular mechanisms of virulence and pathogenicity by functional analysis and the subsequent development of diagnostic tools for monitoring the virulence landscape in the WPBR pathosystems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle