Genetic engineering of plants to enhance resistance to fungal pathogensa review of progress and future prospects
Notice bibliographique
Résumé
Recent applications of techniques in plant molecular biology and biotechnology to the study of hostpathogen interactions have resulted in the identification and cloning of numerous genes involved in the defense responses of plants following pathogen infection. These include: genes that express proteins, peptides, or antimicrobial compounds that are directly toxic to pathogens or that reduce their growth in situ; gene products that directly inhibit pathogen virulence products or enhance plant structural defense genes, that directly or indirectly activate general plant defense responses; and resistance genes involved in the hypersensitive response and in the interactions with avirulence factors. The introduction and expression of these genes, as well as of antimicrobial genes from nonplant sources, in a range of transgenic plant species have shown that the development of fungal pathogens can be significantly reduced. The extent of disease reduction varies with the strategy employed as well as with the characteristics of the fungal pathogen, and disease control has never been complete. Manipulation of salicylic acid, ethylene, and cytokinin levels in transgenic plants have provided some interesting results with regard to enhanced disease tolerance or susceptibility. The complex interactions among the expressed gene product, plant species, and fungal pathogen indicate that the response of transgenic plants cannot be readily predicted. Combinations of defense gene products have shown considerably more promise in reducing disease than single-transgene introductions. The use of tissue-specific or pathogen-inducible promoters, and the engineered expression of resistance genes, synthetic antimicrobial peptides, and elicitor molecules that induce defense responses have the potential to provide commercially useful broad-spectrum disease resistance in the not-too-distant future. The issues and challenges that will need to be addressed prior to the widespread utilization of these transgenic plants are highlighted.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».