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Enregistrement W4410831546 · doi:10.1038/s41467-025-60030-x

Divergent molecular pathways govern temperature-dependent wheat stem rust resistance genes

2025· article· en· W4410831546 sur OpenAlexaff
Tim Hewitt, Keshav Sharma, Jianping Zhang, Chunhong Chen, Prabin Bajgain, Dhara Bhatt, Smriti Singh, Pablo Daniel Olivera Firpo, Jun Yang, Qiao-Li Wang, Narayana M. Upadhyaya, Curtis Pozniak, R. A. McIntosh, Evans Lagudah, Peng Zhang, Matthew N. Rouse

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilAgricultural Research ServiceGrains Research and Development CorporationDepartment of Education and TrainingU.S. Department of Agriculture
Mots-clésStem rustBiologyGenePucciniaGeneticsMutagenesisLeucine-rich repeatBotanyMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wheat stem rust pathogen Puccinia graminis f. sp. tritici (Pgt) causes severe crop losses worldwide. Several stem rust resistance (Sr) genes exhibit temperature-dependent immune responses. Sr6-mediated resistance is enhanced at lower temperatures, whereas Sr13 and Sr21 resistances are enhanced at higher temperatures. Here, we clone Sr6 using mutagenesis and resistance gene enrichment and sequencing (MutRenSeq), identifying it to encode a nucleotide-binding leucine-rich repeat (NLR) protein with an integrated BED domain. Sr6 temperature sensitivity is also transferred to wheat plants transformed with the Sr6 gene. Differential gene expression analysis of near-isogenic lines inoculated with Pgt at varying temperatures reveals that genes upregulated in the low-temperature-effective Sr6 response differ from those upregulated in the high-temperature-effective responses associated with Sr13 and Sr21. These findings highlight divergent molecular pathways involved in temperature-sensitive immunity and inform future strategies for deployment and engineering of genetic resistance in response to a changing climate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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