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Enregistrement W2114496961 · doi:10.1146/annurev.phyto.121307.094843

Identification and Rational Design of Novel Antimicrobial Peptides for Plant Protection

2008· review· en· W2114496961 sur OpenAlexaff
José F. Marcos, Alberto Muñoz, Enríque Pérez‐Payá, Santosh Misra, Belén López‐García

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Phytopathology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyRational designAntimicrobial peptidesAntimicrobialComputational biologyIdentification (biology)Mode of actionBiotechnologyPeptideBiochemistryMicrobiologyGeneticsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peptides and small proteins exhibiting antimicrobial activity have been isolated from many organisms ranging from insects to humans, including plants. Their role in defense is established, and their use in agriculture was already being proposed shortly after their discovery. However, some natural peptides have undesirable properties that complicate their application. Advances in peptide synthesis and high-throughput activity screening have made possible the de novo and rational design of novel peptides with improved properties. This review summarizes findings in the identification and design of short antimicrobial peptides with activity against plant pathogens, and will discuss alternatives for their heterologous production suited to plant disease control. Recent studies suggest that peptide antimicrobial action is not due solely to microbe permeation as previously described, but that more subtle factors might account for the specificity and absence of toxicity of some peptides. The elucidation of the mode of action and interaction with microbes will assist the improvement of peptide design with a view to targeting specific problems in agriculture and providing new tools for plant protection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations204
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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