Genome sequencing, phylogenomics, and population analyses of <i>Tilletia</i> , with recognition of one common bunt species, <i>T. caries</i> (synonym <i>T. laevis</i> ), distinct from dwarf bunt, <i>T. controversa</i>
Notice bibliographique
Résumé
Some species of Tilletia are responsible for diseases in economically important crops, such as wheat and rice. In this study, we sequenced, assembled, and annotated 22 new genomes for Tilletia, with a focus on species causing dwarf bunt (DB; T. controversa), common bunt (CB; T. caries and T. laevis), and rice kernel smut (RKS; T. horrida). We present the first genomes for four other species (T. bromi, T. fusca, T. goloskokovii, and T. rugispora), resulting in the largest and most diverse sample of Tilletia genomes studied to date. Depending on the species and strain, the assembly size ranged from 24.3 to 30.5 Mb and gene prediction resulted in 7138 to 8261 gene models per genome. Phylogenomic analyses with hundreds to thousands of genes revealed significant support for the relationships among certain Tilletia taxa and validated findings of previous molecular studies that employed a small number of genes. Further population-level analyses showed two distinct populations of DB and CB: T. controversa (DB) as a single population and another intermixed population of T. caries and T. laevis (CB). No evidence of geographic isolation was observed within these populations. Our phylogenomic analyses also supported previous multigene hypotheses that multiple lineages of Tilletia may cause RKS. Collectively, our results suggest that taxonomic revisions are needed for the RKS-causing pathogens and provide convincing evidence for formally recognizing the CB-causing taxa as one species, named T. caries (synonym T. laevis). Overall, our study significantly enhances genomic resources for Tilletia, offers insights into phylogenetic relationships and population structure, and provides whole genome sequences for future studies.
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) | 0,001 | 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 ».