Effector proteins of rust fungi
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».