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Enregistrement W1972459664 · doi:10.4161/psb.24244

Breaking restricted taxonomic functionality by dual<i>resistance</i>genes

2013· article· en· W1972459664 sur OpenAlexaff
Mari Narusaka, Yasuyuki Kubo, Katsunori Hatakeyama, Jun Imamura, Hiroshi Ezura, Yoshihiko Nanasato, Yutaka Tabei, Yoshitaka Takano, Ken Shirasu, Yoshihiro Narusaka

Notice bibliographique

RevuePlant Signaling & Behavior · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesRIKEN
Mots-clésBiologyBrassicaceaeNicotiana benthamianaGeneR geneBrassica rapaPlant disease resistanceArabidopsisGeneticsEffectorPlant defense against herbivoryBotanySolanumCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NB-LRR-type disease resistance (R) genes have been used in traditional breeding programs for crop protection. However, functional transfer of NB-LRR-type R genes to plants in taxonomically distinct families to establish pathogen resistance has not been successful. Here we demonstrate that a pair of Arabidopsis (Brassicaceae) NB-LRR-type R genes, RPS4 and RRS1, properly function in two other Brassicaceae, Brassica rapa and B. napus, but also in two Solanaceae, Nicotiana benthamiana and tomato (Solanum lycopersicum). The solanaceous plants transformed with RPS4/RRS1 confer bacterial effector-specific immunity responses. Furthermore, RPS4 and RRS1, which confer resistance to a fungal pathogen Colletotrichum higginsianum in Brassicaceae, also protect against Colletotrichum orbiculare in cucumber (Cucurbitaceae). Thus the successful transfer of two R genes at the family level overcomes restricted taxonomic functionality. This implies that the downstream components of R genes must be highly conserved and interfamily utilization of R genes can be a powerful strategy to combat pathogens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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