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Enregistrement W4283073921 · doi:10.3390/jof8060637

Comparative Analysis of Transcriptomes of Ophiostoma novo-ulmi ssp. americana Colonizing Resistant or Sensitive Genotypes of American Elm

2022· article· en· W4283073921 sur OpenAlexafffund
Martha Nigg, Thais Campos de Oliveira, Jorge Luis Sarmiento-Villamil, Paul Y. de la Bastide, William E. Hintz, Sherif M. Sherif, Mukund R. Shukla, Louis Bernier, Praveen K. Saxena

Notice bibliographique

RevueJournal of Fungi · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of VictoriaUniversité Laval
Organismes subventionnairesGenome Canada
Mots-clésBiologyDutch elm diseaseGeneTranscriptomeGeneticsOphiostomaVirulenceCeratocystisMutantRNA-SeqGene expression profilingGene expressionFungusBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ascomycete Ophiostoma novo-ulmi threatens elm populations worldwide. The molecular mechanisms underlying its pathogenicity and virulence are still largely uncharacterized. As part of a collaborative study of the O. novo-ulmi-elm interactome, we analyzed the O. novo-ulmi ssp. americana transcriptomes obtained by deep sequencing of messenger RNAs recovered from Ulmus americana saplings from one resistant (Valley Forge, VF) and one susceptible (S) elm genotypes at 0 and 96 h post-inoculation (hpi). Transcripts were identified for 6424 of the 8640 protein-coding genes annotated in the O. novo-ulmi nuclear genome. A total of 1439 genes expressed in planta had orthologs in the PHI-base curated database of genes involved in host-pathogen interactions, whereas 472 genes were considered differentially expressed (DEG) in S elms (370 genes) and VF elms (102 genes) at 96 hpi. Gene ontology (GO) terms for processes and activities associated with transport and transmembrane transport accounted for half (27/55) of GO terms that were significantly enriched in fungal genes upregulated in S elms, whereas the 22 GO terms enriched in genes overexpressed in VF elms included nine GO terms associated with metabolism, catabolism and transport of carbohydrates. Weighted gene co-expression network analysis identified three modules that were significantly associated with higher gene expression in S elms. The three modules accounted for 727 genes expressed in planta and included 103 DEGs upregulated in S elms. Knockdown- and knockout mutants were obtained for eight O. novo-ulmi genes. Although mutants remained virulent towards U. americana saplings, we identified a large repertoire of additional candidate O. novo-ulmi pathogenicity genes for functional validation by loss-of-function approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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