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Enregistrement W2044140144 · doi:10.4161/psb.3.9.6632

Exploiting Arabidopsis leaf orthistichy to dissect signalling pathways during plant-pathogen interactions

2008· article· en· W2044140144 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew J. Love, Karen Roberts, Mark A. Hooks, A. Deri Tomos, Joel J. Milner

Notice bibliographique

RevuePlant Signaling & Behavior · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyArabidopsisCauliflower mosaic virusPathogenHost (biology)Plant virusArabidopsis thalianaBotanyVirusGeneVirologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Upon pathogen exposure, plants activate a complex but tightly co-ordinated suite of responses. Investigation of these responses is often hindered by sampling methodologies, whereby analysis of whole plant tissues may disguise what is actually occurring in smaller areas of the leaf. In our New Phytologist (September 2007) paper we identified an approach where we could determine exquisitely where Cauliflower Mosaic Virus (CaMV) was and where it was travelling to; coupled to the accurate monitoring of tightly co-ordinated defence gene regulation. Such an approach has helped us to further characterize the role of plant defence and the subsequent suppression of these defences by the pathogen.Addendum to: Roberts K, Love AJ, Laval V, Laird J, Tomos AD, Hooks MA, Milner JJ. Long-distance movement of Cauliflower mosaic virus and host defence responses in Arabidopsis follow a predictable pattern that is determined by the leaf orthostichy. New Phytol 2007; 175:707-17.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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