Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rust fungi include many species that are devastating crop pathogens. To develop resistant plants, a better understanding of rust virulence factors, or effector proteins, is needed. Thus far, only six rust effector proteins have been described: AvrP123, AvrP4, AvrL567, AvrM, RTP1, and PGTAUSPE-10-1. Although some are well established model proteins used to investigate mechanisms of immune receptor activation (avirulence activities) or entry into plant cells, how they work inside host tissues to promote fungal growth remains unknown. The genome sequences of four rust fungi (two Melampsoraceae and two Pucciniaceae) have been analyzed so far. Genome-wide analyses of these species, as well as transcriptomics performed on a broader range of rust fungi, revealed hundreds of small secreted proteins considered as rust candidate secreted effector proteins (CSEPs). The rust community now needs high-throughput approaches (effectoromics) to accelerate effector discovery/characterization and to better understand how they function in planta. However, this task is challenging due to the non-amenability of rust pathosystems (obligate biotrophs infecting crop plants) to traditional molecular genetic approaches mainly due to difficulties in culturing these species in vitro. The use of heterologous approaches should be promoted in the future.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle