An effluent pump family distributed across plant commensal bacteria conditions host- and organ-specific glucosinolate detoxification
Notice bibliographique
Résumé
In nature, plants recruit a diverse microbial community, the plant microbiome, that is distinct from the surrounding soil community. To understand the forces that shape the plant microbiome we need to characterize the microbial traits that contribute to plant colonization. We used barcoded mutant libraries to identify bacterial genes that contribute to the colonization of a monocot and a eudicot host. We show that plant colonization is influenced by dozens of genes. While some of these colonization genes were shared between the two host plant species, most were highly specific, benefiting the colonization of a single host and organ. We characterized an efflux pump that specifically contributes to Arabidopsis shoot colonization. This efflux pump is prevalent across Pseudomonadota genomes yet benefits the bacterial association with only a small subset of Arabidopsis thaliana accessions. Leveraging genomic diversity within Arabidopsis thaliana, we confirmed that specific glucosinolate breakdown products are detoxified by this family of efflux pumps. The broad prevalence of this efflux pump family suggests that its members contribute to protection of commensal bacteria from collateral damage of plant glucosinolate-based defense responses to herbivores and necrotrophic pathogens.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».