Effector loss and gain drives pathogen host range at a fitness cost
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epidemic preparedness depends on tracking microbial evolution that drives shifts in ecological behaviors such as disease emergence. However, the genetic constraints for microbial host adaptation to emerge for generalist and specialist behaviors remain poorly described. Here, we show that generalist cereal pathogen Xanthomonas translucens arose from a specialist ancestor via the loss of a single effector gene, xopAL1 . Deleting barley-specialist X. translucens xopAL1 recapitulated the host jump to wheat and demonstrates risk across each globally distributed genetic lineage. However, this niche expansion via XopAL1 loss incurs a significant pathogenic fitness cost to colonize barley. Moreover, the specialist lineage gained an additional effector gene, xopAJ , which enhanced virulence on barley while restricting oat infection, thereby reinforcing niche specialization. We further identified key host pathways mediating resistance to the specialist lineage of X. translucens , opening avenues for potentially identifying targets for crop improvement. Our work provides an experimentally validated evolutionary framework to understand mechanisms of intergenera host jump. Overall, we demonstrate that single events of gene loss and gain shape ecological behaviors of pathogens by creating a dynamic trade-off between niche breadth and specialization.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».