Corn rust population genomics reveals a cryptic virulent group and adaptive effectorome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the population structure of pathogens and the genetic determinants driving virulence gains is crucial for managing epidemic plant diseases. Puccinia polysora , a giga-scale fungal pathogen causing southern corn rust, has posed significant threat to global food security recently. Traditionally, P. polysora was considered clonal with minimal genetic variation. However, our population genomic and transcriptomic studies conducted in China, the emerging epicentre of the disease, have challenged this view. By adopting variant analyses appropriate to the dikaryotic nature of the pathogen, we discovered an unexpectedly clear population structure with six distinct groups. A cryptic group exhibits high virulence, facilitated by group-specific variation, and diversification of effectors. Although the Chinese population of P. polysora is predominantly asexual, internuclear exchange on some chromosomes have introduced recombination signals. The comprehensive pan-effectorome analyses revealed substantial presence/absence variation and alternative splicing events on effectors, shaping a highly adaptive effector repertoire in P. polysora . In conclusion, our findings highlight the tandem mapping on exploring clear genetic structure of dikaryotic species and reported the emergence of a virulent group and an adaptive effectorome of P. polysora . Effective containment strategies must be flexible to counter the threats posed by the unexpectedly dynamic evolution of this pathogen.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».