Cross-Kingdom Gene Coexpression Analysis Using a <i>Stemphylium botryosum–Lens ervoides</i> System Revealed Plasticity of Intercommunication Between the Pathogen Secretome and the Host Immune Systems
Notice bibliographique
Résumé
Necrotrophic pathogens are responsible for significant declines in crop yield and quality worldwide. During the infection process, a pathogen releases a series of secretory proteins to counteract the plant immune system, and this interaction of pathogen and host molecules determines whether the pathogen will successfully invade the host plant tissues. In this study, we adopted co-transcriptomic approaches to analyze the Lens ervoides–Stemphylium botryosum system, with a focus on 1,216 fungal genes coding for secretory proteins and 8,810 disease-responsive genes of the host 48, 96, and 144 h postinoculation, captured in two F9 recombinant inbred lines (RILs) displaying contrasting disease responses. By constructing in planta gene coexpression networks (GCNs) for S. botryosum, we found that the pathogen tended to co-upregulate genes regulating cell wall degradation enzymes, effectors, oxidoreductases, and peptidases to a much higher degree in the susceptible host LR-66-577 than in the resistant RIL LR-66-637, indicating that the promotion of these digestive enzymes and toxins increased S. botryosum virulence. Construction of cross-kingdom GCNs between pathogen and plant for the two RILs revealed that the co-upregulation of these fungal digestive enzymes and toxins simultaneously promoted a series of defense responses such as redox change, expression of membrane-related genes and serine/threonine kinase, and stress and disease responses in the susceptible RIL which was not observed in the resistant RIL, indicating that these activities exacerbated susceptibility to S. botryosum. [Formula: see text] Copyright © 2021 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».