Transmitting silks of maize have a complex and dynamic microbiome
Notice bibliographique
Résumé
In corn/maize, silks emerging from cobs capture pollen, and transmit resident sperm nuclei to eggs. There are > 20 million silks per U.S. maize acre. Fungal pathogens invade developing grain using silk channels, including Fusarium graminearum (Fg, temperate environments) and devastating carcinogen-producers (Africa/tropics). Fg contaminates cereal grains with mycotoxins, in particular Deoxynivalenol (DON), known for adverse health effects on humans and livestock. Fitness selection should promote defensive/healthy silks. Here, we report that maize silks, known as styles in other plants, possess complex and dynamic microbiomes at the critical pollen-fungal transmission interval (henceforth: transmitting style microbiome, TSM). Diverse maize genotypes were field-grown in two trial years. MiSeq 16S rRNA gene sequencing of 328 open-pollinated silk samples (healthy/Fg-infected) revealed that the TSM contains > 5000 taxa spanning the prokaryotic tree of life (47 phyla/1300 genera), including nitrogen-fixers. The TSM of silk tip tissue displayed seasonal responsiveness, but possessed a reproducible core of 7-11 MiSeq-amplicon sequence variants (ASVs) dominated by a single Pantoea MiSeq-taxon (15-26% of sequence-counts). Fg-infection collapsed TSM diversity and disturbed predicted metabolic functionality, but doubled overall microbiome size/counts, primarily by elevating 7-25 MiSeq-ASVs, suggestive of a selective microbiome response against infection. This study establishes the maize silk as a model for fundamental/applied research of plant reproductive microbiomes.
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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 ».