Zymoseptoria tritici white-collar complex integrates light, temperature and plant cues to initiate dimorphism and pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Transitioning from spores to hyphae is pivotal to host invasion by the plant pathogenic fungus Zymoseptoria tritici. This dimorphic switch can be initiated by high temperature in vitro (~27 °C); however, such a condition may induce cellular heat stress, questioning its relevance to field infections. Here, we study the regulation of the dimorphic switch by temperature and other factors. Climate data from wheat-growing areas indicate that the pathogen sporadically experiences high temperatures such as 27 °C during summer months. However, using a fluorescent dimorphic switch reporter (FDR1) in four wild-type strains, we show that dimorphic switching already initiates at 15-18 °C, and is enhanced by wheat leaf surface compounds. Transcriptomics reveals 1261 genes that are up- or down-regulated in hyphae of all strains. These pan-strain core dimorphism genes (PCDGs) encode known effectors, dimorphism and transcription factors, and light-responsive proteins (velvet factors, opsins, putative blue light receptors). An FDR1-based genetic screen reveals a crucial role for the white-collar complex (WCC) in dimorphism and virulence, mediated by control of PCDG expression. Thus, WCC integrates light with biotic and abiotic cues to orchestrate Z. tritici infection.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».