Dedicated farnesyl diphosphate synthases circumvent isoprenoid‐derived growth‐defense tradeoffs in <i>Zea mays</i>
Notice bibliographique
Résumé
Zea mays (maize) makes phytoalexins such as sesquiterpenoid zealexins, to combat invading pathogens. Zealexins are produced from farnesyl diphosphate in microgram per gram fresh weight quantities. As farnesyl diphosphate is also a precursor for many compounds essential for plant growth, the question arises as to how Z. mays produces high levels of zealexins without negatively affecting vital plant systems. To examine if specific pools of farnesyl diphosphate are made for zealexin synthesis we made CRISPR/Cas9 knockouts of each of the three farnesyl diphosphate synthases (FPS) in Z. mays and examined the resultant impacts on different farnesyl diphosphate-derived metabolites. We found that FPS3 (GRMZM2G098569) produced most of the farnesyl diphosphate for zealexins, while FPS1 (GRMZM2G168681) made most of the farnesyl diphosphate for the vital respiratory co-factor ubiquinone. Indeed, fps1 mutants had strong developmental phenotypes such as reduced stature and development of chlorosis. The replication and evolution of the fps gene family in Z. mays enabled it to produce dedicated FPSs for developmentally related ubiquinone production (FPS1) or defense-related zealexin production (FPS3). This partitioning of farnesyl diphosphate production between growth and defense could contribute to the ability of Z. mays to produce high levels of phytoalexins without negatively impacting its growth.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».