Wheat stripe rust poses a marked threat to global wheat production. Accurate and effective disease severity assessments are crucial for disease resistance breeding and timely management of field diseases. In this study, we propose a practical solution using mobile-based deep learning and model-assisted labeling. StripeRust-Pocket, a user-friendly mobile application developed based on deep learning models, accurately quantifies disease severity in wheat stripe rust leaf images, even under complex backgrounds. Additionally, StripeRust-Pocket facilitates image acquisition, result storage, organization, and sharing. The underlying model employed by StripeRust-Pocket, called StripeRustNet, is a balanced lightweight 2-stage model. The first stage utilizes MobileNetV2-DeepLabV3+ for leaf segmentation, followed by ResNet50-DeepLabV3+ in the second stage for lesion segmentation. Disease severity is estimated by calculating the ratio of the lesion pixel area to the leaf pixel area. StripeRustNet achieves 98.65% mean intersection over union (MIoU) for leaf segmentation and 86.08% MIoU for lesion segmentation. Validation using an additional 100 field images demonstrated a mean correlation of over 0.964 with 3 expert visual scores. To address the challenges in manual labeling, we introduce a 2-stage labeling pipeline that combines model-assisted labeling, manual correction, and spatial complementarity. We apply this pipeline to our self-collected dataset, reducing the annotation time from 20 min to 3 min per image. Our method provides an efficient and practical solution for wheat stripe rust severity assessments, empowering wheat breeders and pathologists to implement timely disease management. It also demonstrates how to address the "last mile" challenge of applying computer vision technology to plant phenomics.

Abstract A wide range of endogenous and xenobiotic organic ions require facilitated transport systems to cross the plasma membrane for their disposition 1, 2 . In mammals, organic cation transporter subtypes 1 and 2 (OCT1 and OCT2, also known as SLC22A1 and SLC22A2, respectively) are polyspecific transporters responsible for the uptake and clearance of structurally diverse cationic compounds in the liver and kidneys, respectively 3, 4 . Notably, it is well established that human OCT1 and OCT2 play central roles in the pharmacokinetics, pharmacodynamics, and drug-drug interactions (DDI) of many prescription medications, including metformin 5, 6 . Despite their importance, the basis of polyspecific cationic drug recognition and the alternating access mechanism for OCTs have remained a mystery. Here, we present four cryo-EM structures of apo, substrate-bound, and drug-bound OCT1 and OCT2 in outward-facing and outward-occluded states. Together with functional experiments, in silico docking, and molecular dynamics simulations, these structures uncover general principles of organic cation recognition by OCTs and illuminate unexpected features of the OCT alternating access mechanism. Our findings set the stage for a comprehensive structure-based understanding of OCT-mediated DDI, which will prove critical in the preclinical evaluation of emerging therapeutics.

Abstract Hybrid breeding, a direct and efficient strategy for disease control and management in tree species, is currently limited by the selection method of resist clones: the “ in vitro stem segment inoculation method.” This method, constrained by the availability of inoculating materials, cannot rapidly, efficiently, and cost-effectively screen the resistance of all hybrid clones. To overcome these limitations, we introduce a novel pathogen inoculation method for the resistance assessment of hybrid clones in the poplar- Valsa sordida pathosystem. This method involves inoculating the stem canker pathogen on the host leaf, a unique and promising approach we have successfully validated. Results showed that stem canker pathogen V. sordida induced the extended necrotic lesion and even induced the formation of pycnidium structure and conidia on the leaf surface five days after mycelium inoculation; 1) the upper 5-7 th leaves exhibited higher resistance than the middle 18-20 th leaves; 2) the shading conditions induced more severe symptoms on the leaves than lighting conditions; 3) the juvenile mycelium inoculums (4-day-cultured) were more susceptible to poplar leaves than the old ones (7-day-cultured). Our results demonstrate the robustness of the “ in vivo leaf inoculation method” in revealing the resistance differentiation in poplar hybrid clones. According to the leaf necrotic area disease index, we divided these poplar clones into seven different resistance groups. The resistance assessed by leaf assessment was validated in 15 selected poplar clones using the “ in vitro stem segment inoculation method.” Results showed that the effectiveness of these two methods was consistent. Moreover, the leaf inoculation method can be used to detect the pathogenicity diversity of the pathogen population of tree species. Compared to the conventional “ in vitro stem segment inoculation method,” the leaf method has the advantages of abundant inoculation materials, easy operation, rapid disease onset, and almost no adverse effect on the host. It is particularly suitable for the resistance screening of all progeny and the early (seedling) phenotypic selection of resistant poplar clones in poplar stem disease resistance breeding. The “ in vivo leaf inoculation method” holds significant promise in poplar breeding, tree pathology, and molecular biology research on tree stem diseases.

Clustering enzymes in the same metabolism pathway is a natural strategy to enhance the productivity. Several systems have been designed to artificially cluster desired enzymes in the cell, such as synthetic protein scaffold and nucleic acid scaffold. However, these scaffolds require complicated construction process and have limited slots for target enzymes. Following this direction, we designed a scaffold system based on natural cell membrane. Target enzymes (FabZ, FabG, FabI and TesA in fatty acid synthesis II pathway) are anchored on the E.coli inner membrane, showing the enhanced metabolism flux without the requirement of the further artificial interactions to force the clustering. Furthermore, anchoring the enzymes on the membrane enhances the products exportation, which further increases the productivity. Together, the proposed system has potential applications in producing valuable biomaterials.

This paper investigates the input-to-state stability (ISS) of switched systems under the mode-dependent average dwell time (MDADT) switching. A new non-equidistant partitioning (NEP) method for maximum and actual dwell time intervals is proposed, enhancing the flexibility in constructing the Lyapunov function. Building upon the proposed NEP method, a novel counter-dependent multiple discontinuous Lyapunov function (CDMDLF) is constructed by incorporating a counter, where the value of the counter is the partitioning number of the current mode-running time interval. Furthermore, the evolution of Lyapunov functions at adjacent partitioning points dynamically depends on the previous partitioning point rather than a fixed constant, which is more flexible and practical. Utilizing the developed CDMDLF, some less conservative stability criteria are established for nonlinear and linear switched systems. It is revealed that our proposed method covers the multiple discontinuous Lyapunov function (MDLF) and the switching-signal-based MDLF (SMDLF) methods as exceptional cases while providing tighter bounds on the MDADT. In the end, two numerical examples are given to illustrate the advantages and effectiveness of the presented approach.

SUMMARY During bacterial cell division, hydrolysis of septal peptidoglycan (sPG) is crucial for cell separation. This sPG hydrolysis is performed by the enzyme amidases whose activity is regulated by the integral membrane protein complex FtsEX-EnvC. FtsEX is an ATP-binding cassette transporter and EnvC is a long coiled-coiled protein that interacts with and activates the amidases. The molecular mechanism by which the FtsEX-EnvC complex activates amidases remains largely unclear. We present the cryo-electron microscopy structure of the FtsEX-EnvC complex from the pathogenic bacteria V. cholerae (FtsEX-EnvC VC ). FtsEX-EnvC VC in the presence of ADP adopts a distinct conformation where EnvC is “horizontally extended” rather than “vertically extended”. Subsequent structural studies suggest that EnvC can swing between these conformations in space in a nucleotide-dependent manner. Our structural analysis and functional studies suggest that FtsEX-EnvCvc may employ spatial control of EnvC for amidase activation, suggesting species-specific diversity in the FtsEX-EnvC regulation on septal peptidoglycan hydrolysis.