Underlying mechanisms of FHB susceptibility and resistance in wheat: Insights from a transcriptome‐based analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the last two decades, several quantitative trait loci (QTLs) involved in Fusarium head blight (FHB) resistance have been identified and, in a few cases, resolved to the underlying genes. These results have not consistently translated into better FHB‐resistant wheat (Triticum aestivum L.) cultivars, nor have they necessarily extended our understanding of how resistance to FHB can be achieved. Despite considerable efforts, FHB remains a serious disease in many wheat‐growing regions. To gain insights into the underlying biology, we examined the wheat transcriptome at a key FHB developmental time point—the switch from the biotrophic to the necrotrophic phase—in both highly resistant (AAC Tenacious) and highly susceptible (Wilkin) spring wheat cultivars. Sequestering of deoxynivalenol (DON) does not appear to differentiate the resistant from the susceptible response. Instead, our findings suggest that true resistance to FHB requires the plant to downregulate or limit two pathways that are normally associated with disease resistance responses: programmed cell death (PCD) and the generation/accumulation of reactive oxygen species (ROS). Using a stringent RNA‐Seq analysis targeting the transition period of the pathogen from its biotrophic phase to its necrotrophic phase, we show that susceptibility to FHB relies on the pathogen's ability to highjack the PCD response, consistent with other necrotrophs. In contrast, the resistance response to FHB relies on the plant's ability to suppress its PCD response and limit the ROS accumulation/production that is necessary for production of DON by the pathogen.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».