Mobile gene clusters and coexpressed plant–rhizobium pathways drive partner quality variation in symbiosis
Notice bibliographique
Résumé
Plant–microbe symbioses such as the legume–rhizobium mutualism are vital in the web of ecological relationships within both natural and managed ecosystems, influencing primary productivity, crop yield, and ecosystem services. The outcome of these interactions for plant hosts varies quantitatively and can range from highly beneficial to even detrimental depending on natural genetic variation in microbial symbionts. Here, we take a systems genetics approach, harnessing the genetic diversity present in wild rhizobial populations to predict genes and molecular pathways crucial in determining partner quality, i.e., the benefits of symbiosis for legume hosts. We combine traits, dual-RNAseq of both partners from active nodules, pangenomics/pantranscriptomics, and Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) for a panel of 20 Sinorhizobium meliloti strains that vary in symbiotic partner quality. We find that genetic variation in the nodule transcriptome predicts host plant biomass, and WGCNA reveals networks of genes in plants and rhizobia that are coexpressed and associated with high-quality symbiosis. Presence–absence variation of gene clusters on the symbiosis plasmid (pSymA), validated in planta, is associated with high or low-quality symbiosis and is found within important coexpression modules. Functionally our results point to management of oxidative stress, amino acid and carbohydrate transport, and NCR peptide signaling mechanisms in driving symbiotic outcomes. Our integrative approach highlights the complex genetic architecture of microbial partner quality and raises hypotheses about the genetic mechanisms and evolutionary dynamics of symbiosis.
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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 ».