SRFR1 Negatively Regulates Plant NB-LRR Resistance Protein Accumulation to Prevent Autoimmunity
Notice bibliographique
Résumé
Plant defense responses need to be tightly regulated to prevent auto-immunity, which is detrimental to growth and development. To identify negative regulators of Resistance (R) protein-mediated resistance, we screened for mutants with constitutive defense responses in the npr1-1 background. Map-based cloning revealed that one of the mutant genes encodes a conserved TPR domain-containing protein previously known as SRFR1 (SUPPRESSOR OF rps4-RLD). The constitutive defense responses in the srfr1 mutants in Col-0 background are suppressed by mutations in SNC1, which encodes a TIR-NB-LRR (Toll Interleukin1 Receptor-Nucleotide Binding-Leu-Rich Repeat) R protein. Yeast two-hybrid screens identified SGT1a and SGT1b as interacting proteins of SRFR1. The interactions between SGT1 and SRFR1 were further confirmed by co-immunoprecipitation analysis. In srfr1 mutants, levels of multiple NB-LRR R proteins including SNC1, RPS2 and RPS4 are increased. Increased accumulation of SNC1 is also observed in the sgt1b mutant. Our data suggest that SRFR1 functions together with SGT1 to negatively regulate R protein accumulation, which is required for preventing auto-activation of plant immunity.
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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 | 0,000 | 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 ».