Abstract Plant-parasitic nematodes constrain global food security. During parasitism, they secrete effectors into the host plant from two types of pharyngeal gland cells. These effectors elicit profound changes in host biology to suppress immunity and establish a unique feeding organ from which the nematode draws nutrition. Despite the importance of effectors in nematode parasitism, there has been no comprehensive identification and characterisation of the effector repertoire of any plant-parasitic nematode. To address this, we advance techniques for gland cell isolation and transcriptional analysis to define a stringent annotation of putative effectors for the cyst nematode Heterodera schachtii at three key life-stages. We define 659 effector gene loci: 293 “known” high-confidence homologs of plant-parasitic nematode effectors, and 366 “novel” effectors with high gland cell expression. In doing so we define a comprehensive “effectorome” of a plant-parasitic nematode. Using this effector definition, we provide the first systems-level understanding of the origin, deployment and evolution of a plant-parasitic nematode effectorome. The robust identification of the comprehensive effector repertoire of a plant-parasitic nematode will underpin our understanding of nematode pathology, and hence, inform strategies for crop protection.

Plant-parasitic nematodes constrain global food security. During parasitism, they secrete effectors into the host plant from two types of pharyngeal gland cells. These effectors elicit profound changes in host biology to suppress immunity and establish a unique feeding organ from which the nematode draws nutrition. Despite the importance of effectors in nematode parasitism, there has been no comprehensive identification and characterisation of the effector repertoire of any plant-parasitic nematode. To address this, we advance techniques for gland cell isolation and transcriptional analysis to define a stringent annotation of putative effectors for the cyst nematode Heterodera schachtii at three key life-stages. We define 717 effector gene loci: 269 "known" high-confidence homologs of plant-parasitic nematode effectors, and 448 "novel" effectors with high gland cell expression. In doing so we define the most comprehensive "effectorome" of a plant-parasitic nematode to date. Using this effector definition, we provide the first systems-level understanding of the origin, deployment and evolution of a plant-parasitic nematode effectorome. The robust identification of the effector repertoire of a plant-parasitic nematode will underpin our understanding of nematode pathology, and hence, inform strategies for crop protection.

Abstract Background Cyst nematodes are one of the major groups of plant-parasitic nematode, responsible for considerable crop losses worldwide. Improving genetic resources, and therefore resistant cultivars, is an ongoing focus of many pest management strategies. One of the major bottlenecks in identifying the plant genes that impact the infection, and thus the yield, is phenotyping. The current available screening method is slow, has unidimensional quantification of infection limiting the range of scorable parameters, and does not account for phenotypic variation of the host. The ever-evolving field of computer vision may be the solution for both the above-mentioned issues. To utilise these tools, a specialised imaging platform is required to take consistent images of nematode infection in quick succession. Results Here, we describe an open-source, easy to adopt, imaging hardware and trait analysis software method based on a pre-existing nematode infection screening method in axenic culture. A cost-effective, easy-to-build and -use, 3D-printed imaging device was developed to acquire images of the root system of Arabidopsis thaliana infected with the cyst nematode Heterodera schachtii , replacing costly microscopy equipment. Coupling the output of this device to simple analysis scripts allowed the measurement of some key traits such as nematode number and size from collected images, in a semi-automated manner. Additionally, we used this combined solution to quantify an additional trait, root area before infection, and showed both the confounding relationship of this trait on nematode infection and a method to account for it. Conclusion Taken together, this manuscript provides a low-cost and open-source method for nematode phenotyping that includes the biologically relevant nematode size as a scorable parameter, and a method to account for phenotypic variation of the host. Together these tools highlight great potential in aiding our understanding of nematode parasitism.