Pangenome insights into the diversification and disease specificity of worldwide Xanthomonas outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
The bacterial genus Xanthomonas is responsible for disease outbreaks in several hundred plant species, many of them economically important crops. In the era of next-generation sequencing, thousands of strains from this genus have now been sequenced as part of isolated studies that focus on outbreak characterization, host range, diversity, and virulence factor identification. However, these data have not been synthesized and we lack a comprehensive phylogeny for the genus, with some species designations in public databases still relying on phenotypic similarities and representative sequence typing. The extent of genetic cohesiveness among Xanthomonas strains, the distribution of virulence factors across strains, and the impact of evolutionary history on host range across the genus are also poorly understood. In this study, we present a pangenome analysis of 1,910 diverse Xanthomonas genomes, highlighting their evolutionary relationships, the distribution of virulence-associated genes across strains, and rates of horizontal gene transfer. We find a number of broadly conserved classes of virulence factors and considerable diversity in the Type 3 Secretion Systems (T3SSs) and Type 3 Secreted Effector (T3SE) repertoires of different Xanthomonas species. We also use these data to re-assign incorrectly classified strains to phylogenetically informed species designations and find evidence of both monophyletic host specificity and convergent evolution of phylogenetically distant strains to the same host. Finally, we explore the role of recombination in maintaining genetic cohesion within the Xanthomonas genus as a result of both ancestral and recent recombination events. Understanding the evolutionary history of Xanthomonas species and the relationship of key virulence factors with host-specificity provides valuable insight into the mechanisms through which Xanthomonas species shift between hosts and will enable us to develop more robust resistance strategies against these highly virulent pathogens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».