Parallel adaptation and admixture drive the evolution of virulence in the grapevine downy mildew pathogen
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plasmopara viticola is a biotrophic oomycete responsible for grapevine downy mildew, one of the most destructive diseases in viticulture. Breeding for resistant varieties relies on the introgression of partial resistance factors from wild grapes, but virulent strains are rapidly emerging. To decipher the genetic bases of the adaptation to plant resistance in P. viticola , we carried out a QTL mapping study using two F1 populations segregating for the ability to overcome Rpv3 . 1, Rpv10 and Rpv12 . Trajectories of virulence emergence were also compared by conducting a population structure analysis on a panel of diversity. We confirmed the position of AvrRpv3 . 1 and identified the AvrRpv12 locus, in which strains overcoming Rpv12 presented large deletions encompassing several RXLR genes. Distinct virulent alleles were selected independently in different winegrowing regions. Unlike this standard case of recessive virulence, partial breakdown of Rpv10 was determined by a dominant locus, suggesting a suppressor activity. The virulent haplotype exhibits structural rearrangements and an extended effector repertoire. It corresponds to an admixed genomic segment likely originating from a secondary introduction of P. viticola into Europe. On top of the identification of candidate effectors, these results illustrate the range of evolutionary pathways through which plant pathogen populations can adapt to plant resistances.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».