A temperature-responsive regulator that enhances virulence in the kiwifruit canker pathogen <i>Pseudomonas syringae</i> pv. a <i>ctinidiae</i>
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas syringae pv. actinidiae ( Psa ), the causative agent of kiwifruit canker disease, poses significant threats to global kiwifruit production, resulting in substantial economic losses. Disease incidence is notably higher under cooler temperatures (<20℃), yet the molecular mechanisms underlying Psa 's temperature-dependent virulence remain poorly understood. Here, we identify RS16350, encoding a heat shock protein homolog, as a positive regulator of Psa pathogenicity specifically at low temperature (16℃) but not at optimal growth temperature (28℃). Mechanistic studies reveal that RS16350 physically interacts with HrpL, the RpoN-dependent sigma factor controlling type III secretion system (T3SS) expression in Psa . This interaction enhances HrpL's binding affinity to the hrp-box promoter element, thereby upregulating T3SS effector genes and increasing virulence. We designate this novel regulator as TrpR2 (temperature-responsive pathogenic regulator 2). These findings provide molecular insights into temperature-modulated virulence in a key plant pathogen and identify potential targets for developing innovative disease control strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».