Deciphering the dual effect of lipopolysaccharides from plant pathogenic<i>Pectobacterium</i>
Notice bibliographique
Résumé
Lipopolysaccharides (LPS) are a component of the outer cell surface of almost all Gram-negative bacteria and play an essential role for bacterial growth and survival. Lipopolysaccharides represent typical microbe-associated molecular pattern (MAMP) molecules and have been reported to induce defense-related responses, including the expression of defense genes and the suppression of the hypersensitive response in plants. However, depending on their origin and the challenged plant, LPS were shown to have complex and different roles. In this study we showed that LPS from plant pathogens Pectobacterium atrosepticum and Pectobacterium carotovorum subsp. carotovorum induce common and different responses in A. thaliana cells when compared to those induced by LPS from non-phytopathogens Escherichia coli and Pseudomonas aeruginosa. Among common responses to both types of LPS are the transcription of defense genes and their ability to limit of cell death induced by Pectobacterium carotovorum subsp carotovorum. However, the differential kinetics and amplitude in reactive oxygen species (ROS) generation seemed to regulate defense gene transcription and be determinant to induce programmed cell death in response to LPS from the plant pathogenic Pectobacterium. These data suggest that different signaling pathways could be activated by LPS in A. thaliana cells.
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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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».