In silico comparative genomics and proteomics to identify potential candidates to monitor coffee plant-fungi pathogenesis

Abstract

Abstract. Fungal pathogens pose a major threat to coffee production, yet the molecular mechanisms underlying these infections remain poorly understood. Omics data from fungal pathogens affecting coffee plants offer valuable but largely unexplored insights into host-pathogen interactions. In this study, we applied a computational approach to analyze publicly available genomic and proteomic data from three coffee cultivars and three fungal pathogens, including Hemileia vastatrix (coffee leaf rust fungus) and Colletotrichum higginsianum (anthracnose fungus). We identified candidate genes involved in the plant’s defense response and potential fungal effector proteins associated with pathogenesis, providing novel targets for disease monitoring and management. Fungal analysis revealed in H. vastatrix a total of 2,058 potential effectors and in C. higginsianum 4,475, these effectors were categorized as cytoplasmic or apoplastic. Orthofinder analysis highlighted four informative groups, clustered based on function, role in infection processes, and total count of positive parameters allowing the identification of kinases, deacetylases, chitin-binding, recognition, GTP-binding, Ras, and Rho family proteins. Our results provide the first set of computationally called proteomes for the analyzed species, contextualized to coffee-fungi pathogenesis and provide a set of genes and proteins to further validate experimentally.contextualized to coffee-fungi pathogenesis and provide a set of genes and proteins to further validate experimentally.Resumen. Los hongos patógenos suponen una grave amenaza para la producción de café, pero los mecanismos moleculares que subyacen a estas infecciones siguen sin conocerse bien. Los datos ómicos de los hongos patógenos que afectan a las plantas de café ofrecen información valiosa, aunque en gran parte inexplorada, sobre las interacciones entre el huésped y el patógeno. En este estudio, aplicamos un enfoque computacional para analizar datos genómicos y proteómicos de dominio público de tres cultivares de café y tres hongos patógenos, entre ellos Hemileia vastatrix (hongo de la roya del café) y Colletotrichum higginsianum (hongo de la antracnosis). Identificamos genes candidatos implicados en la respuesta de defensa de la planta y posibles proteínas efectoras fúngicas asociadas a la patogénesis, lo que proporciona nuevos objetivos para el seguimiento y la gestión de la enfermedad. El análisis fúngico reveló en H. vastatrix un total de 2058 posibles efectores y en C. higginsianum 4475; estos efectores se clasificaron como citoplasmáticos o apoplásticos. El análisis con Orthofinder destacó cuatro grupos informativos, agrupados en función de su función, su papel en los procesos de infección y el recuento total de parámetros positivos, lo que permitió la identificación de proteínas de las familias de las quinasas, las desacetilasas, las de unión a la quitina, las de reconocimiento, las de unión al GTP, las Ras y las Rho. Nuestros resultados proporcionan el primer conjunto de proteomas identificados computacionalmente para las especies analizadas, contextualizados en la patogénesis del café y los hongos, y ofrecen un conjunto de genes y proteínas para su posterior validación experimental.