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Enregistrement W795619785 · doi:10.1371/journal.pone.0130945

Phytohormone Involvement in the Ustilago maydis– Zea mays Pathosystem: Relationships between Abscisic Acid and Cytokinin Levels and Strain Virulence in Infected Cob Tissue

2015· article· en· W795619785 sur OpenAlexafffund
Erin N. Morrison, R. J. Neil Emery, Barry Saville

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUstilagoBiologyVirulenceAbscisic acidSmutMicrobiologyBotanyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ustilago maydis is the causative agent of common smut of corn. Early studies noted its ability to synthesize phytohormones and, more recently these growth promoting substances were confirmed as cytokinins (CKs). Cytokinins comprise a group of phytohormones commonly associated with actively dividing tissues. Lab analyses identified variation in virulence between U. maydis dikaryon and solopathogen infections of corn cob tissue. Samples from infected cob tissue were taken at sequential time points post infection and biochemical profiling was performed using high performance liquid chromatography-electrospray ionization tandem mass spectrometry (HPLC-ESI MS/MS). This hormone profiling revealed that there were altered levels of ABA and major CKs, with a marked reduction in CK glucosides, increases in methylthiol CKs and a particularly dramatic increase in cisZ CK forms, in U. maydis infected tissue. These changes were more pronounced in the more virulent dikaryon relative to the solopathogenic strain suggesting a role for cytokinins in moderating virulence during biotrophic infection. These findings highlight the fact that U. maydis does not simply mimic a fertilized seed but instead reprograms the host tissue. Results underscore the suitability of the Ustilago maydis- Zea mays model as a basis for investigating the control of phytohormone dynamics during biotrophic infection of plants.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,094 · 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'étudeObservationnel
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

Citations76
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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