CS
Christina Steidele
Author with expertise in Mechanisms of Plant Immune Response
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Multi-omics approach highlights differences between functional RLP classes inArabidopsis thaliana

Christina Steidele et al.Aug 7, 2020
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Abstract The receptor-like protein (RLP) family is a complex gene family with 57 members in Arabidopsis thaliana . Some members of the RLP family are known to be involved in basal developmental processes, whereas others have found to be involved in defence responses. However, functional data is to date, only available for a small subset of RLPs, leaving the remaining ones classified as RLPs of unknown function. Using publicly available datasets, we annotated those RLPs of unknown functions as either likely defence-related or likely fulfilling a more basal function in plants. Using these categories, we can identify important characteristics that differ between the RLP sub classes. We find the two classes differ in abundance on both transcriptome and proteome level, physical clustering in the genome and putative interaction partners. However, the classes do not differ in the genetic diversity of their individual members in accessible pan-genome data. Our work has several implications for work related to functional studies on RLPs as well as for the understanding of RLP gene family evolution. Using our annotations, we can make suggestions of which RLPs can be identified as potential immune receptors using genetics tools, which can be useful for disease studies. The lack of differences in nucleotide diversity between the two RLP subclasses further suggests that non-synonymous diversity of gene sequences alone cannot distinguish defence from developmental genes. By contrast, differences in transcript and protein abundance or clustering at genomic loci might also allow for functional annotations and characterisation in other plant species.
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The secreted hypersensitive response inducing protein 1 fromBotrytis cinereadisplays non-canonical PAMP-activity

Tanja Jeblick et al.Dec 16, 2020
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Abstract According to their lifestyle, plant pathogens are divided into biotrophic and necrotrophic organisms. While biotrophic pathogens establish a relationship with living host cells, necrotrophic pathogens rapidly kill host cells and feed on the cell debris. To this end, the necrotrophic ascomycete fungus Botrytis cinerea secretes large amounts of phytotoxic proteins and cell wall degrading enzymes. However, the precise role of these proteins during the infection process is unknown. Here we report on the identification and characterization of the previously unknown toxic protein hypersensitive response inducing protein 1 (Hip1), which induces plant cell death. We found the adoption of a folded protein structure to be a prerequisite for Hip1 to exert its necrosis-inducing activity in Nicotiana benthamiana . Localization and the induction of specific plant responses by Hip1 indicate recognition as pathogen-associated molecular pattern at the plant plasma membrane. Our results demonstrate that recognition of Hip1, even in the absence of obvious enzymatic or poreforming activity, induces strong plant defense reactions eventually leading to plant cell death.
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Convergent evolution of plant pattern recognition receptors sensing cysteine-rich patterns from three microbial kingdoms

Yuankun Yang et al.Oct 7, 2022
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Abstract The Arabidopsis thaliana receptor-like protein RLP30 contributes to immunity against the fungal pathogen Sclerotinia sclerotiorum . Here we identified the RLP30-ligand as a small cysteine-rich protein (SCP) that occurs in many fungi and oomycetes and is also recognized by the Nicotiana benthamiana RLP RE02. However, RLP30 and RE02 share little sequence similarity and respond to different parts of the native/folded protein. Interestingly, some Brassicaceae other than Arabidopsis also respond to a linear SCP peptide, suggesting that SCP is an eminent immune target that led to the convergent evolution of distinct immune receptors in plants. Surprisingly, RLP30 shows a second ligand specificity for a SCP-nonhomologous protein secreted by bacterial Pseudomonads. RLP30 expression in N. tabacum resulted in lower susceptibility to bacterial, fungal and oomycete pathogens, thus demonstrating that detection of immunogenic patterns by Arabidopsis RLP30 is involved in defense against pathogens from three microbial kingdoms.
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Barley shows reduced Fusarium Head Blight under drought and modular expression of differential expressed genes under combined stress

Felix Hoheneder et al.Feb 15, 2023
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Abstract Plants often face simultaneous abiotic and biotic stress conditions. However, physiological and transcriptional responses of plants under combined stress situations are little understood. Spring barley is susceptible to Fusarium Head Blight (FHB), which is strongly affected by weather conditions. We therefore studied the potential influence of drought on FHB severity and responses in three differently susceptible spring barley varieties and found strongly reduced FHB severity in susceptible varieties under drought. Quantity of differentially expressed genes (DEGs) and strength of transcriptomic regulation reflected the concentration of physiological stress markers such as abscisic acid or fungal DNA contents. Infection-related gene expression associated rather with susceptibility than resistance. Weighted gene correlation network analysis uncovered 18 modules of co-expressed genes, which reflect the pathogen or drought response in the used varieties. A generally infection-related module contained co-expressed genes for defence, programmed cell death and mycotoxin-detoxification indicating that diverse genotypes use a similar defence strategy towards FHB albeit with different success. Further DEGs showed co-expression in drought or genotype-associated modules correlating with measured phytohormones or the osmolyte proline. The combination of drought stress with infection lead to highest numbers of DEGs and provoked a modular composition of single stress responses rather than a specific transcriptional readout. Highlight Co-expression network analysis reveals association of physiological stress markers and gene expression modules under biotic and abiotic stress
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