Phyllospheric Microbial Composition and Diversity of the Tobacco Leaves Infected by Didymella segeticola
Notice bibliographique
Résumé
A Myriad of biotic and abiotic factors inevitably affects the growth and production of tobacco (Nicotiana tabacum L.), which is a model crop and sought-after worldwide for its foliage. Among the various impacts the level of disease severity poses on plants, the influence on the dynamics of phyllospheric microbial diversity is of utmost importance. In China, recurring reports of a phyto-pathogen, Didymella segeticola, a causal agent of tobacco leaf spot, accentuate the need for its in-depth investigation. Here, a high-throughput sequencing technique, IonS5TMXL was employed to analyze tobacco leaves infected by D. segeticola at different disease severity levels, ranging from T1G (least disease index) to T4G (highest disease index), in an attempt to explore the composition and diversity of phyllospheric microbiota. In all healthy and diseased tobacco leaves, the most dominant fungal phylum was Ascomycota with a high prevalence of genus Didymella, followed by Boeremia, Meyerozyma and Alternaria, whereas in the case of bacterial phyla, Proteobacteria was prominent with Pseudomonas being a predominant genus, followed by Pantoea. The relative abundance of fungi, i.e., Didymella and Boeremia (Ascomycota) and bacteria, i.e., Pseudomonas and Pantoea (Proteobacteria) were higher in diseased groups compared to healthy groups. Healthy tissues exhibited relatively rich and diverse fungal communities in contrast with diseased groups. The infection of D. segeticola had a complex and significant effect on fungal as well as bacterial alpha diversity. FUNGuild analysis indicated that the relative abundance of pathotrophs and saprotrophs in diseased tissues proportionally increased with disease severity. PICRUSt analysis of diseased tissues indicated that the relative abundance of bacterial cell motility and membrane transport-related gene sequences elevated with an increase in disease severity from T1G to T3G and then tended to decrease at T4G. Conclusively, the current study shows the typical characteristics of the tobacco leaf microbiome and provides insights into the distinct microbiome shifts on tobacco leaves infected by D. segeticola.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».