A Personal Perspective of the Last 40 Years of Plant Pathology: Emerging Themes, Paradigm Shifts and Future Promise
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The last 40 years of experimental research have resulted in a remarkable increase in our understanding of plant disease resistance to microbial pathogens, with a recent surge of clarity primarily provided by the application of molecular genetics to pathogen interactions withArabidopsis thaliana. Research foci have changed over time with the availability of new techniques and the ability to identify genes, proteins, signalling systems and defensive biochemicals involved in plant resistance. In hindsight, early concepts were generally simplistic. Although some have been supported by subsequent data, others, such as the basis for the gene‐for‐gene phenomenon, have changed dramatically and it is now clear that plant–microbe interactions are sophisticated and complex. Much is left to discover: the role of the hypersensitive response is still enigmatic, the interplay of recognition events and defensive factors that control host or non‐host resistance is still not clear and the number of well‐studied pathosystems is still few. The future promises more attention to the spatial organisation of disease resistance at the cellular level, and new insights into the evolution of disease resistance and pathogen pathogenicity. Particularly urgent is the need for unequivocal data to prove which plant genes and processes involved in disease resistance are primarily responsible for the restriction of pathogen growth. Disappointingly, our considerable progress in understanding plant–microbe interactions in the last 40 years has not translated into comparable progress in developing novel, widespread and effective methods of disease control in the field, and this remains a significant challenge for the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».