Tissue-specific mRNA profiling of the <i>Brassica napus-Sclerotinia sclerotiorum</i> interaction uncovers novel regulators of plant immunity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract White mold in Brassica napus (canola) is caused by the fungal pathogen Sclerotinia sclerotiorum and is responsible for significant losses in crop yield across the globe. With advances in high-throughput transcriptomics, our understanding of the B. napus defense response to S. sclerotiorum is becoming clearer; however, the response of individual tissue layers directly at the site of infection has yet to be explored. Using laser microdissection coupled with RNA sequencing, we profiled the epidermis, mesophyll and vascular leaf tissue layers in response to S. sclerotiorum . This strategy increases the number of genes detected compared to whole-leaf assessments and provides unprecedented information on tissue-specific gene expression networks in response to pathogen attack. Our findings provide novel insight into the conserved and specific roles of ontogenetically distinct leaf tissue layers in response to infection. Using bioinformatics tools, we identified several defense genes that might coordinate plant immunity responses shared across different tissue layers within the leaf. These genes were functionally characterized by challenging T-DNA insertion lines of Arabidopsis with necrotrophic, hemi-biotrophic, and biotrophic pathogens, ultimately converging on the PR5-like RECEPTOR KINASE (PRK5). Together, these data provide insight on the complexity of the B. napus defense response directly at the site of infection. Highlight Laser microdissection coupled RNA sequencing of the B. napus – S. sclerotiorum interaction identifies candidate genes predicted to guide plant immunity against pathogen attack.
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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 ».