Nuclear Genome Sequence and Gene Expression of an Intracellular Fungal Endophyte Stimulating the Growth of Cranberry Plants
Notice bibliographique
Résumé
Ericaceae thrive in poor soil, which we postulate is facilitated by microbes living inside those plants. Here, we investigate the growth stimulation of the American cranberry (Vaccinium macrocarpon) by one of its fungal endosymbionts, EC4. We show that the symbiont resides inside the epidermal root cells of the host but extends into the rhizosphere via its hyphae. Morphological classification of this fungus is ambiguous, but phylogenetic inference based on 28S rRNA identifies EC4 as a Codinaeella species (Chaetosphaeriaceae, Sordariomycetes, Ascomycetes). We sequenced the genome and transcriptome of EC4, providing the first ‘Omics’ information of a Chaetosphaeriaceae fungus. The 55.3-Mbp nuclear genome contains 17,582 potential protein-coding genes, of which nearly 500 have the capacity to promote plant growth. For comparing gene sets involved in biofertilization, we annotated the published genome assembly of the plant-growth-promoting Trichoderma hamatum. The number of proteins involved in phosphate transport and solubilization is similar in the two fungi. In contrast, EC4 has ~50% more genes associated with ammonium, nitrate/nitrite transport, and phytohormone synthesis. The expression of 36 presumed plant-growth-promoting EC4 genes is stimulated when the fungus is in contact with the plant. Thus, Omics and in-plantae tests make EC4 a promising candidate for cranberry biofertilization on nutrient-poor soils.
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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 ».