Deciphering the Genome-Wide Transcriptomic Changes during Interactions of Resistant and Susceptible Genotypes of American Elm with Ophiostoma novo-ulmi
Notice bibliographique
Résumé
Dutch elm disease (DED), caused by Ophiostoma novo-ulmi (Onu), is a destructive disease of American elm (Ulmus americana L.). The molecular mechanisms of resistance and susceptibility against DED in American elm are still largely uncharacterized. In the present study, we performed a de novo transcriptome (RNA-sequencing; RNA-Seq) assembly of U. americana and compared the gene expression in a resistant genotype, ’Valley Forge’, and a susceptible (S) elm genotype at 0 and 96 h post-inoculation of Onu. A total of 85,863 non-redundant unigenes were identified. Compared to the previously characterized U. minor transcriptome, U. americana has 35,290 similar and 55,499 unique genes. The transcriptomic variations between ‘Valley Forge’ and ‘S’ were found primarily in the photosynthesis and primary metabolism, which were highly upregulated in the susceptible genotype irrespective of the Onu inoculation. The resistance to DED was associated with the activation of RPM1-mediated effector-triggered immunity that was demonstrated by the upregulation of genes involved in the phenylpropanoids biosynthesis and PR genes. The most significantly enriched gene ontology (GO) terms in response to Onu were response to stimulus (GO:0006950), response to stress (GO:0050896), and secondary metabolic process (GO:0008152) in both genotypes. However, only in the resistant genotype, the defense response (GO:0006952) was among the topmost significantly enriched GO terms. Our findings revealed the molecular regulations of DED resistance and susceptibility and provide a platform for marker-assisted breeding of resistant American elm genotypes.
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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 ».