Biodiversity of genes encoding anti-microbial traits within plant associated microbes
Notice bibliographique
Résumé
The plant is an attractive versatile home for diverse associated microbes. A subset of these microbes produces a diversity of anti-microbial natural products including polyketides, non-ribosomal peptides, terpenoids, heterocylic nitrogenous compounds, volatile compounds, bacteriocins, and lytic enzymes. In recent years, detailed molecular analysis has led to a better understanding of the underlying genetic mechanisms. New genomic and bioinformatic tools have permitted comparisons of orthologous genes between species, leading to predictions of the associated evolutionary mechanisms responsible for diversification at the genetic and corresponding biochemical levels. The purpose of this review is to describe the biodiversity of biosynthetic genes of plant-associated bacteria and fungi that encode selected examples of antimicrobial natural products. For each compound, the target pathogen and biochemical mode of action are described, in order to draw attention to the complexity of these phenomena. We review recent information of the underlying molecular diversity and draw lessons through comparative genomic analysis of the orthologous coding sequences (CDS). We conclude by discussing emerging themes and gaps, discuss the metabolic pathways in the context of the phylogeny and ecology of their microbial hosts, and discuss potential evolutionary mechanisms that led to the diversification of biosynthetic gene clusters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».