Transcriptional Profiling and Genetic Mapping of Barley Responses to Bacterial Flagellin
Notice bibliographique
Résumé
Diverse plant species detect bacterial flagellin using leucine-rich repeat receptor-like kinases to activate defense responses and promote resistance against bacterial invasion. In barley, the impact of flagellin on inducible defense responses has not been fully described. Here, we report that the flagellin-derived flg22 peptide induces callose, reactive oxygen species (ROS) bursts, and differential expression of 2,603 genes in barley. Cultivated barley genotypes produce different amplitudes of flg22-induced ROS bursts, indicating genetic variation for microbe-associated molecular pattern responses. Association mapping revealed a region on chromosome 7 underlying variation in flg22-induced ROS bursts, which contains 12 flg22-induced genes. Genotypes with higher flg22 responses had higher induced resistance to Xanthomonas translucens pv. translucens ( Xtt), the causal organism of bacterial leaf streak. The flg22 region of Xtt flagellin evades detection in both barley and Arabidopsis, and a single amino acid change can restore immunogenicity of the peptide. Together, this work underlines the effectiveness of the flagellin-triggered defenses in promoting barley resistance to Xtt, which evades recognition of the flg22 region in its host. [Formula: see text]Copyright © 2025 His Majesty the King in Right of Canada, as represented by the Minister of Agriculture and Agri-Food Canada. This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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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) | 0,000 | 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 ».