<i>Pantoea ananatis</i> -triggered systemic resistance requires root sensing through the LORE receptor kinase in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systemic immunity induced by beneficial bacteria helps plants to cope with subsequent pathogen attacks. However, how these bacteria are sensed by plants and how this sensing results in a systemic response is not well understood. Recently, the Brassicaceae LIPOOLIGOSACCHARIDE-SPECIFIC REDUCED ELICITATION (LORE) receptor kinase was identified as the direct sensor of bacterial medium-chain-length 3-hydroxy fatty acids (mc-3-OH-FAs) and 3-(3-hydroxyalkanoyloxy)alkanoic acids (HAAs), which activate systemic Brassicaceae immunity. Here, we show that the bacterium Pantoea ananatis BRT175, which produces HAAs, can colonize Arabidopsis thaliana roots independently of the production of these compounds. P. ananatis triggers induced systemic resistance (ISR) to the necrotrophic pathogen Botrytis cinerea , but not to the hemibiotrophic pathogen Pseudomonas syringae pv. tomato . Importantly, this ISR can be mimicked by HAAs or 3-hydroxy-decanoic acid (3-OH-C 10 ). Both P. ananatis -triggered and 3-OH-C 10 -triggered ISR against B. cinerea are mediated by LORE sensing, involve salicylic acid, jasmonic acid and ethylene signaling pathways, and activate the expression of similar defense genes in infected leaves. Thus, 3-OH-C 10 and HAAs are perceived by a pattern recognition receptor (PRR) in the root and activate a local immune response in roots as well as systemic immunity in leaves. Our study demonstrates that these lipidic microbe-associated molecular patterns (MAMPs), produced by beneficial microorganisms, are necessary and sufficient to trigger rhizobacteria-driven ISR. It further highlights the role of these MAMPs in differentially activating systemic resistance against biotrophic and necrotrophic pathogens.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».