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Enregistrement W4414374809 · doi:10.1094/mpmi-08-25-0097-r

<i>RBL1</i> Shapes Phyllosphere Microbial Structure to Enhance Disease Resistance in Rice

2025· article· en· W4414374809 sur OpenAlexaff
Meng Liu, Xinyu Han, Anum Bashir, Fengdie Xia, Qiping Sun, Guang Chen, Peng Sun, Tom Hsiang, Xiaowei Han, Qiang Li

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant-Microbe Interactions · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhyllosphereFungusPlant disease resistanceResistance (ecology)MetagenomicsMicrobiomeMicroorganismOryza sativaBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rice blast is caused by the fungus Magnaporthe oryzae and seriously threatens rice production worldwide. Harnessing microbe-mediated resistance is a key strategy in disease control. The RBL1 gene of rice encodes a cytidine diphosphate diacylglycerol synthase, and editing of RBL1 resulted in a new allele named RBL1 Δ12 , which confers multipathogen resistance and maintains yield. This study demonstrated that enhanced blast resistance of rbl1 Δ12 partially stemmed from differences in phyllosphere microbiota. The rbl1 Δ12 line exhibited enrichment of beneficial microorganisms in the phyllosphere, such as those from the genera Pantoea, Pseudomonas, Acidobacteria, and Sphingomonas, which inhibited the growth of several rice pathogens in dual culture plates. Moreover, phyllosphere microbial interactions were strengthened in rbl1 Δ12 , contributing toward resistance to M. oryzae. Synthetic microbial communities that mimic rbl1 Δ12 microbial communities induced rice immunity and enhanced the resistance to M. oryzae in two rice varieties, achieving environmentally friendly control of rice blast. This study revealed that host genetic modification contributed to shaping microbiome composition, providing a strategy based on beneficial microbes for sustainable disease control. [Formula: see text] Copyright © 2025 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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