<i>In silico</i> analysis of secreted proteins via Sec- and Tat-pathways of <i>Clavibacter</i> spp. unravels functional diversity related to plant host range
Notice bibliographique
Résumé
Clavibacter genus comprises phytopathogenic and nonphytopathogenic species in a range of plant hosts. We applied structural and functional approaches for comparative genomics to unveil the adaptation of Clavibacter to plant hosts. The structural approach consisted of phylogeny and whole-genome alignment. The phylogeny suggested that Clavibacter tessallarius, Clavibacter zhangzhiyongii, Clavibacter capcisi, Clavibacter phaseoli depicted the more divergent species. Notably, Clavibacter nebraskensis, Clavibacter insidiosus, Clavibacter sepedonicus, Clavibacter sp. A6099, Clavibacter californiensis, and Clavibacter michiganensis formed a recent monophyletic clade. A synteny degree and genome rearrangements were noted. The functional approach based on prediction-annotation of secreted proteins via Sec- and Tat-pathways, and the prediction of metabolite biosynthetic potential. Regarding to Sec- and Tat-secreted proteins, we focused on carbohydrate-active enzymes (CAZymes) and expansins. The repertoire of secreted CAZymes exhibited variation related to taxonomy of Clavibacter. The predicted expansins harbored domain variability, related to horizontal gene transfer. A heterogeneous distribution-conservation of biosynthetic gene clusters (BGCs) regarding Clavibacter phylogeny was observed. Our results suggested that farm practices of plant hosts likely influence the evolutive history of Clavibacter spp. Furthermore, Sec-, Tat-mediated secreted proteins and metabolite diversity may underpin plant– Clavibacter interactions. Biological knowledge drives sustainable strategies aimed to control plant diseases caused by Clavibacter spp.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».