In vivo biochemical characterization of transcription factors regulating plant defense response to disease
Notice bibliographique
Résumé
The timely, coordinated transcriptional control of large sets of genes in response to microbial pathogen challenge is crucial for plant resistance to disease. Accordingly, the study of transcription factors (TFs), sequence-specific DNA-binding proteins that mediate pathogen-regulated gene expression, is key to the understanding of plant defense responses. Research to date has implicated several members from different families of TFs in mediation of plant defense responses. Considerable activity has been focused on ethylene response factors, WRKY and Whirly factors, the TGA subfamily of basic-domain leucine-zipper (bZIP) proteins, and NPR1 protein (nonexpressor of pathogenesis-related genes 1), which regulates defense responses through its interaction with TGA factors. Whereas relatively few TFs had been shown to mediate pathogen-regulated gene expression a decade ago, recent genomics projects are identifying large numbers of new candidates. Elucidating the function of these TFs at the biochemical or molecular level will be a daunting task, but one which should be greatly facilitated by emerging technologies that permit the analysis of protein–DNA and protein–protein interactions in planta. Here we describe some of these technologies as they have been, or could be, applied to plant TFs implicated in regulating defense-related gene expression.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».