RXLR effector gene <i>Avr3a</i> from <i>Phytophthora sojae</i> is recognized by <i>Rps8</i> in soybean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of resistance genes in elite soybean cultivars is one of the most widely used methods to manage Phytophthora sojae . This method relies on effector‐triggered immunity, where a Resistant to P. sojae ( Rps ) gene product from the plant recognizes a specific effector from the pathogen, encoded by an avirulence ( Avr ) gene. Many Avr genes from P . sojae have been identified in the last decade, allowing a better exploitation of this type of resistance. The objective of the present study was to identify the Avr gene triggering immunity derived from the soybean resistance gene Rps8 . The analysis of a segregating F 2 progeny coupled with a genotyping‐by‐sequencing approach led to the identification of a putative Avr8 locus. The investigation of this locus using whole‐genome sequencing data from 31 isolates of P . sojae identified Avr3a as the likely candidate for Avr8 . Long‐read sequencing also revealed that P . sojae isolates can carry up to five copies of the Avr3a gene, compared to the four previously reported. Haplotype and transcriptional analyses showed that amino acid changes and absence of Avr3a transcripts from P. sojae isolates caused changes in virulence towards Rps8 . Functional analyses using CRISPR/Cas9 knockout and constitutive expression demonstrated that Rps8 interacted with Avr3a . We also showed that a specific allele of Avr3a is recognized by Rps3a but not Rps8 . While Rps3a and Rps8 have been previously described as closely linked, this is the first report of a clear distinction hitherto undefined between these two resistance genes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».