Comprehensive transcriptomics analysis reveals the molecular resistance mechanisms of Guanggan (Citrus reticulata) against Phytophthora parasitica infection
Notice bibliographique
Résumé
Phytophthora spp. are devastating oomycete pathogens cause severe diseases such as root rot and gummosis, posing a significant threat to global citrus production. Despite their economic impact, the molecular mechanisms underlying citrus- Phytophthora interactions remain poorly understood, limiting the development of resistant cultivars. Citrus reticulata var. Guanggan (GG), a semi-wild citrus genotype, has demonstrated remarkable resistance to Phytophthora infection, making it a valuable resource for disease resistance research. In this study, we performed a comparative transcriptomic analysis of the resistant GG and a susceptible citrus variety, C. sunki var. Ziyang’xiangcheng (XC), following P. parasitica infection. Our results revealed distinct genotype-specific responses, with dynamic differentially expressed genes (DEGs) enriched in key defense pathways, including plant-pathogen interaction, hormone signaling, phenylpropanoid biosynthesis, and endoplasmic reticulum (ER) protein processing. Notably, GG exhibited earlier and stronger induction of defense-related genes, such as chitinase, CaMs / CMLs, PR1 and EDS1 . Functional validation via transient overexpression of eight candidate DEGs (e.g., Ciclev10029431m ( PR1 ), Ciclev10028964m ( chitinase ), and phenylpropanoid biosynthesis related genes) in Nicotiana benthamiana significantly enhanced resistance to P. parasitica , confirming their role in P. parasitica defense. These findings demonstrate the GG’s multi-layered defense strategy, integrating early pathogen recognition, phytohormone signaling, secondary metabolite production, and protein homeostasis. This study identifies key genetic targets for breeding Phytophthora -resistant citrus varieties.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».