Metabolomic Profiling Identifies Key Metabolites and Defense Pathways in Rlm1-Mediated Blackleg Resistance in Canola
Notice bibliographique
Résumé
Blackleg disease poses a major threat to global canola production. The resistance gene Rlm1, corresponding to the avirulence gene AvrLm1 in the pathogen Leptosphaeria maculans, has been widely used to mitigate the impact of the disease. To investigate the biochemical basis of Rlm1-mediated resistance against blackleg, we conducted an LC-MS–based analysis of a susceptible Topas double haploid (DH) line and its isogenic Rlm1-carrying resistant counterpart for metabolomic profiles during the infection process. Samples were labeled with 12C- and 13C for LC-MS analyses to enhance both chemical and physical properties of metabolites for improved quantification and detection sensitivity. Resistant plants showed early and sustained accumulation of several defense metabolites, notably pipecolic acid (PA, up to 326-fold), salicylic acid (SA), and gentisic acid (GA) in L. maculans-inoculated Topas–Rlm1 plants compared to mock-inoculated Topas–Rlm1 controls (adjusted p < 0.05), indicating activation of lysine degradation and hormonal defense pathways. Elevated glucosinolates (GLS), γ-aminobutyric acid (GABA), and melatonin precursors may further contribute to antimicrobial defense and cell-wall reinforcement. In contrast, flavonoid and phenylpropanoid pathways were down-regulated, suggesting metabolic reallocation during resistance. Exogenous application of PA, SA, GA, ferulic acid, and piperonylic acid (a known inhibitor of the phenylpropanoid pathway in plants) significantly reduced infection in susceptible canola varieties, validating their defense roles against blackleg. These results offer new insights into Rlm1-mediated resistance and support metabolic targets for breeding durable blackleg resistance in canola.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».