Identification of core candidate genes responding to Verticillium wilt (Verticillium dahliae) in cotton via integrated methods
Notice bibliographique
Résumé
Cotton is a vital natural fiber and oil crop, yet it is severely affected by verticillium wilt (VW), known as the 'cancer' of cotton, hindering the industry's sustainable development. Upland cotton, which is widely cultivated, lacks effective resistance to VW, while most sea island cotton shows strong resistance. In this study, an F2:3 population was constructed by hybridizing the verticillium wilt-resistant island cotton variety 'Hai7124' with the susceptible variety 'Xinhai14'. Using Bulked Segregant Analysis (BSA-seq), we identified 10 genetic intervals significantly associated with resistance. Additionally, two pathogenic strains of Verticillium dahliae, Vd592 (a strong pathogenic type) and VdKT (a weak pathogenic type), were used to infect the 'Hai7124' and 'Xinhai14' for RNA-seq analysis, focusing on differentially expressed genes and signaling pathways in samples treated with different resistant and susceptible materials and infected with different pathogens. By integrating BSA-seq and RNA-seq association analyses, the candidate gene range was further refined. Five genes (GBMYB102, GBWRKY65, GBRDA2, GBSOT16, and GBCWINV1) were validated through virus-induced gene silencing (VIGS). The results revealed that reduced expression of these genes significantly decreases plant disease resistance and leads to a reduction in the activity of defense-related enzymes (such as SOD, CAT or PAL) and secondary metabolites (including lignin or flavonoids). Based on the preliminary functional analysis of these candidate genes, we speculate that redox metabolism and secondary metabolites play crucial roles in the resistance of island cotton to Verticillium wilt, and that the resistance of island cotton to verticillium wilt is the result of multiple genes working together.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».