Polymorphism of Avirulence Genes and Adaptation to <i>Brassica</i> Resistance Genes Is Gene-Dependent in the Phytopathogenic Fungus <i>Leptosphaeria maculans</i>
Notice bibliographique
Résumé
The fungal phytopathogen Leptosphaeria maculans, which causes stem canker (blackleg) of rapeseed ( Brassica napus), is mainly controlled worldwide by genetic resistance, which includes major resistance genes ( Rlm). This model is one of those for which the highest number of avirulence genes ( AvrLm) has been cloned. In many systems, including the L. maculans–B. napus interaction, intense use of resistance genes exerts strong selection pressure on the corresponding avirulent isolates, and the fungi may rapidly escape resistance through various molecular events which modify the avirulence genes. In the literature, the study of polymorphism at avirulence loci is often focused on single genes under selection pressure. In this study, we investigate allelic polymorphism at 11 avirulence loci in a French population of 89 L. maculans isolates collected on a trap cultivar in four geographic locations in the 2017−2018 cropping season. The corresponding Rlm genes have been (i) used for a long time, (ii) recently used, or (iii) unused in agricultural practice. The sequence data generated indicate an extreme diversity of situations. For example, genes submitted to an ancient selection may have either been deleted in populations ( AvrLm1) or replaced by a single-nucleotide mutated virulent version ( AvrLm2, AvrLm5-9). Genes that have never been under selection may either be nearly invariant ( AvrLm6, AvrLm10A, AvrLm10B), exhibit rare deletions ( AvrLm11, AvrLm14), or display a high diversity of alleles and isoforms ( AvrLmS-Lep2). These data suggest that the evolutionary trajectory of avirulence/virulence alleles is gene-dependent and independent of selection pressure in L. maculans. [Formula: see text] Copyright © 2023 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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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 | 0,001 |
| 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 ».