Proximity‐dependent biotinylation identifies a suite of candidate effector proteins from <i>Fusarium graminearum</i>
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium graminearum is a fungal pathogen that causes Fusarium head blight in cereal crops. The identification of proteins secreted from pathogens to overcome plant defenses and cause disease, collectively known as effectors, can reveal the etiology of a disease process. Proximity-dependent biotin identification (BioID) was used to identify potential effector proteins secreted in planta by F. graminearum during the infection of Arabidopsis. Mass spectrometry analysis of streptavidin affinity-purified proteins revealed over 300 proteins from F. graminearum, of which 62 were candidate effector proteins (CEPs). An independent analysis of secreted proteins from axenic cultures of F. graminearum showed a 42% overlap with CEPs, thereby assuring confidence in the BioID methodology. The analysis also revealed that 19 out of 62 CEPs (approx. 30%) had been previously characterized with virulence function in fungi. The functional characterization of additional CEPs was undertaken through deletion analysis by the CRISPR/Cas9 method, and by overexpression into Triticum aestivum (wheat) leaves by the Ustilago hordei delivery system. Deletion studies of 12 CEPs confirmed the effector function of three previously characterized CEPs and validated the function of another four CEPs on wheat inflorescence or vegetative tissues. Lastly, overexpression in wheat showed that all seven CEPs enhanced resistance against the bacterial pathogen Pseudomonas syringae DC3000.
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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) | 0,000 | 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 ».