Metabolomics navigates natural variation in pathogen-induced secondary metabolism across soybean cultivar populations
Notice bibliographique
Résumé
Phytophthora soja e-induced root rot poses a major threat to soybean production. While the molecular mechanisms underlying soybean– P. sojae interactions have been extensively studied, their biochemical basis remains largely unexplored. Previous research has identified key metabolic modules involved in pathogen defense, but structural diversity has largely been constrained by studies on single soybean accessions. Here, we broadened the chemical search space to a diverse soybean germplasm collection using high-throughput metabolomics as a powerful tool for comprehensive metabolic profiling. Chemical classes of lipids and phenylpropanoids again retrieved the most pronounced responses upon P. sojae infection in general. A two-layer analytical strategy further finely resolved metabolites into pathogenesis-, resistance-, and tolerance-type accumulation patterns, leading to the identification of cinnamaldehyde and coumestrol as potent defense metabolites. Bioassays validated cinnamaldehyde directly and strongly inhibited cyst germination and mycelial growth, and coumestrol, a benzofuran-type metabolite, exhibited broad-spectrum activity against spore germination as an identified phytoalexin. Multiomics analyses nailed down the candidate of coumestrol biosynthesis genes, and genetically overexpression of regulatory genes ( Dir2a/4a/4b ) in hairy root systems increased coumestrol accumulation thus positively correlating with improved host resistance. Interestingly, tolerance-type compounds may serve distinct ecological roles, as exemplified by daidzein, which, despite being classified as a tolerance-type metabolite, recruits more zoospores facilitating secondary infection in fact. This study highlights a systematic approach for population-level investigations and emphasizes the necessity of integrating bioinformatics with experimental validation to accurately predict metabolite or gene ecological functions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».