eLife Assessment: Structure-guided secretome analysis of gall-forming microbes offers insights into effector diversity and evolution
Notice bibliographique
Résumé
Phytopathogens secrete effector molecules to manipulate host immunity and metabolism. Recent advances in structural genomics have identified fungal effector families whose members adopt similar folds despite sequence divergence, highlighting their importance in virulence and immune evasion. To extend the scope of comparative structure-guided analysis to more evolutionarily distant phytopathogens with similar lifestyles, we used AlphaFold2 to predict the 3D structures of the secretome from selected plasmodiophorid, oomycete, and fungal gall-forming pathogens. Clustering protein folds based on structural homology revealed species-specific expansions and a low abundance of known orphan effector families. We identified novel sequence- unrelated but structurally similar (SUSS) effector clusters, rich in conserved motifs such as ’CCG’ and ’RAYH’. We demonstrate that these motifs likely play a central role in maintaining the overall fold. We also identified a SUSS cluster adopting a nucleoside hydrolase-like fold conserved among various gall-forming microbes. Notably, ankyrin proteins were significantly expanded in gall-forming plasmodiophorids, with most being highly expressed during clubroot disease, suggesting a role in pathogenicity. Altogether, this study advances our understanding of secretome landscapes in gall-forming microbes and provides a valuable resource for broadening structural phylogenomic studies across diverse phytopathogens.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».