Balancing rice blast resistance and growth through suppression of the E3 ubiquitin ligase OsRING80
Notice bibliographique
Résumé
In crop plants, there is often a trade-off between growth and defense; modulating the balance is crucial for effective crop improvement. In rice (Oryza sativa), the DENSE AND ERECT PANICLE 2 (DEP2) mutant shows altered phenotypes such as a more vertical leaf angle, erect panicles, small and round grains, slightly lower thousand-grain weight, and dwarfism. Here, we determined that loss of DEP2 function enhances resistance to the rice blast fungus Magnaporthe oryzae. We established that DEP2 interacts with the E3 ubiquitin ligase OsRING80, which ubiquitinates DEP2 and promotes its degradation via the 26S proteasome pathway. Interestingly, the transcriptional level of OsRING80 was lower in dep2 mutant lines, suggesting feedback regulation of OsRING80 by DEP2. Remarkably, knocking out OsRING80 through CRISPR/Cas9-mediated gene editing resulted in greater resistance to M. oryzae without compromising plant growth. These findings reveal that OsRING80 plays a crucial role in balancing plant immunity and growth by targeting DEP2; they also provide a valuable candidate gene for developing improved rice cultivars with both disease resistance and optimal agronomic traits.
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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 | 0,000 |
| 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 ».