Biosurveillance of Invasive Southern Corn Rust: Insights Into Recent Migration Patterns and Virulence Variation
Notice bibliographique
Résumé
Emerging pathogen races spreading via long-distance migration increasingly threaten global agricultural ecosystems. Understanding how pathogens migrate and adapt to new hosts via virulence evolution is crucial for developing strategies to mitigate future crop damage. Here we performed biosurveillance of Puccinia polysora, a global fungal pathogen causing southern corn rust (SCR), across China, Thailand and the Philippines. By analysing 193 field transcriptomic data, we detected both epidemic and endemic lineages co-circulating in each country and elucidated the crucial role of host selection in driving the diversification of endemic lineages. Gene flow assessments and trajectory tracking indicated that the SCR infection source in northern China is likely of domestic origin and pathogen migration from the Philippines/Thailand into China is restricted to Hainan, coastal Guangdong and southern Yunnan. We detected country-specific variants in 32 effector genes, with AvrRppC exhibiting the strongest positive selection. A phylogenetically distinct Luzon Island lineage (Philippines), carrying a novel AvrRppC allele capable of overcoming RppC-mediated resistance and represents a potentially invasive threat. Finally, we reviewed the global migration history of P. polysora in light of our findings. Our work represents the first step toward establishing an international surveillance network for P. polysora and emphasised a comprehensive control strategy integrating local governance and invasion prevention of international races.
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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 | 0,000 | 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 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 ».