Clonostachys rosea ‘omics profiling: identification of putative metabolite-gene associations mediating its in vitro antagonism against Fusarium graminearum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clonostachys rosea is an established biocontrol agent. Selected strains have either mycoparasitic activity against known pathogens (e.g. Fusarium species) and/or plant growth promoting activity on various crops. Here we report outcomes from a comparative 'omics analysis leveraging a temporal variation in the in vitro antagonistic activities of C. rosea strains ACM941 and 88-710, toward understanding the molecular mechanisms underpinning mycoparasitism. RESULTS: Transcriptomic data highlighted specialized metabolism and membrane transport related genes as being significantly upregulated in ACM941 compared to 88-710 at a time point when the ACM941 strain had higher in vitro antagonistic activity than 88-710. In addition, high molecular weight specialized metabolites were differentially secreted by ACM941, with accumulation patterns of some metabolites matching the growth inhibition differences displayed by the exometabolites of the two strains. In an attempt to identify statistically relevant relationships between upregulated genes and differentially secreted metabolites, transcript and metabolomic abundance data were associated using IntLIM (Integration through Linear Modeling). Of several testable candidate associations, a putative C. rosea epidithiodiketopiperazine (ETP) gene cluster was identified as a prime candidate based on both co-regulation analysis and transcriptomic-metabolomic data association. CONCLUSIONS: Although remaining to be validated functionally, these results suggest that a data integration approach may be useful for identification of potential biomarkers underlying functional divergence in C. rosea strains.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».