Genomic virulence features of Beauveria bassiana as a biocontrol agent for the mountain pine beetle population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mountain pine beetle, Dendroctonus ponderosae, is an irruptive bark beetle that causes extensive mortality to many pine species within the forests of western North America. Driven by climate change and wildfire suppression, a recent mountain pine beetle (MPB) outbreak has spread across more than 18 million hectares, including areas to the east of the Rocky Mountains that comprise populations and species of pines not previously affected. Despite its impacts, there are few tactics available to control MPB populations. Beauveria bassiana is an entomopathogenic fungus used as a biological agent in agriculture and forestry and has potential as a management tactic for the mountain pine beetle population. This work investigates the phenotypic and genomic variation between B. bassiana strains to identify optimal strains against a specific insect. RESULTS: Using comparative genome and transcriptome analyses of eight B. bassiana isolates, we have identified the genetic basis of virulence, which includes oosporein production. Genes unique to the more virulent strains included functions in biosynthesis of mycotoxins, membrane transporters, and transcription factors. Significant differential expression of genes related to virulence, transmembrane transport, and stress response was identified between the different strains, as well as up to nine-fold upregulation of genes involved in the biosynthesis of oosporein. Differential correlation analysis revealed transcription factors that may be involved in regulating oosporein production. CONCLUSION: This study provides a foundation for the selection and/or engineering of the most effective strain of B. bassiana for the biological control of mountain pine beetle and other insect pests populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».