The phyllosphere microbiome shifts toward combating melanose pathogen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Plants can recruit beneficial microbes to enhance their ability to defend against pathogens. However, in contrast to the intensively studied roles of the rhizosphere microbiome in suppressing plant pathogens, the collective community-level change and effect of the phyllosphere microbiome in response to pathogen invasion remains largely elusive. RESULTS: Here, we integrated 16S metabarcoding, shotgun metagenomics and culture-dependent methods to systematically investigate the changes in phyllosphere microbiome between infected and uninfected citrus leaves by Diaporthe citri, a fungal pathogen causing melanose disease worldwide. Multiple microbiome features suggested a shift in phyllosphere microbiome upon D. citri infection, highlighted by the marked reduction of community evenness, the emergence of large numbers of new microbes, and the intense microbial network. We also identified the microbiome features from functional perspectives in infected leaves, such as enriched microbial functions for iron competition and potential antifungal traits, and enriched microbes with beneficial genomic characteristics. Glasshouse experiments demonstrated that several bacteria associated with the microbiome shift could positively affect plant performance under D. citri challenge, with reductions in disease index ranging from 65.7 to 88.4%. Among them, Pantoea asv90 and Methylobacterium asv41 identified as "recruited new microbes" in the infected leaves, exhibited antagonistic activities to D. citri both in vitro and in vivo, including inhibition of spore germination and/or mycelium growth. Sphingomonas spp. presented beneficial genomic characteristics and were found to be the main contributor for the functional enrichment of iron complex outer membrane receptor protein in the infected leaves. Moreover, Sphingomonas asv20 showed a stronger suppression ability against D. citri in iron-deficient conditions than iron-sufficient conditions, suggesting a role of iron competition during their antagonistic action. CONCLUSIONS: Overall, our study revealed how phyllosphere microbiomes differed between infected and uninfected citrus leaves by melanose pathogen, and identified potential mechanisms for how the observed microbiome shift might have helped plants cope with pathogen pressure. Our findings provide novel insights into understanding the roles of phyllosphere microbiome responses during pathogen challenge. Video abstract.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».