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Enregistrement W4313436906 · doi:10.3390/jof9010002

Independent Evolution Has Led to Distinct Genomic Signatures in Dutch Elm Disease-Causing Fungi and Other Vascular Wilts-Causing Fungal Pathogens

2022· article· en· W4313436906 sur OpenAlexafffund
Anna Fijarczyk, Louis Bernier, Monique L. Sakalidis, C. Medina-Mora, Ilga Porth

Notice bibliographique

RevueJournal of Fungi · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesGenome Canada
Mots-clésBiologyWilt diseaseDutch elm diseaseFungusVerticilliumGeneFusarium wiltSecondary metabolitePathogenic fungusPhylogenetic treePhylogeneticsBotanyGeneticsFusarium oxysporum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vascular wilts are important diseases caused by plant pathogenic fungi that result in the rapid death of their plant hosts. This is due to a systemic defense mechanism whereby the plant induces the compartmentalization of the infected vascular system in order to reduce the propagation of the fungus. The ascomycete class Sordariomycetes contains several species that cause vascular wilts in diverse plant hosts, and they can be classified into four taxonomic orders. The genetic mechanisms of pathogenesis have already been investigated in Fusarium and Verticillium species, but they have not yet been compared with other well-known wilt-causing species, especially fungi causing oak wilt or Dutch elm disease (DED). Here we analyzed 20 whole genome assemblies of wilt-causing fungi together with 56 other species using phylogenetic approaches to trace expansions and contractions of orthologous gene families and gene classes related to pathogenicity. We found that the wilt-causing pathogens evolved seven times, experiencing the largest fold changes in different classes of genes almost every time. However, some similarities exist across groups of wilt pathogens, particularly in Microascales and Ophiostomatales, and these include the common gains and losses of genes that make up secondary metabolite clusters (SMC). DED pathogens do not experience large-scale gene expansions, with most of the gene classes, except for some SMC families, reducing in number. We also found that gene family expansions in the most recent common ancestors of wilt pathogen groups are enriched for carbohydrate metabolic processes. Our study shows that wilt-causing species evolve primarily through distinct changes in their repertoires of pathogenicity-related genes and that there is the potential importance of carbohydrate metabolism genes for regulating osmosis in those pathogens that penetrate the plant vascular system.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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