Agrobacterium tumefaciens responses to plant-derived signaling molecules
Notice bibliographique
Résumé
As a special phytopathogen, Agrobacterium tumefaciens infects a wide range of plant hosts and causes plant tumors also known as crown galls. The complexity of Agrobacterium-plant interaction has been studied for several decades. Agrobacterium pathogenicity is largely attributed to its evolved capabilities of precise recognition and response to plant-derived chemical signals. Agrobacterium perceives plant-derived signals to activate its virulence genes, which are responsible for transferring and integrating its Transferred DNA (T-DNA) from its Tumor-inducing (Ti) plasmid into the plant nucleus. The expression of T-DNA in plant hosts leads to the production of a large amount of indole-3-acetic acid (IAA), cytokinin (CK), and opines. IAA and CK stimulate plant growth, resulting in tumor formation. Agrobacterium utilizes opines as nutrient sources as well as signals in order to activate its quorum sensing (QS) to further promote virulence and opine metabolism. Intriguingly, Agrobacterium also recognizes plant-derived signals including γ-amino butyric acid and salicylic acid (SA) to activate quorum quenching that reduces the level of QS signals, thereby avoiding the elicitation of plant defense and preserving energy. In addition, Agrobacterium hijacks plant-derived signals including SA, IAA, and ethylene to down-regulate its virulence genes located on the Ti plasmid. Moreover, certain metabolites from corn (Zea mays) also inhibit the expression of Agrobacterium virulence genes. Here we outline the responses of Agrobacterium to major plant-derived signals that impact Agrobacterium-plant interactions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».