Identification of innate immunity elicitors using molecular signatures of natural selection
Notice bibliographique
Résumé
The innate immune system is an ancient and broad-spectrum defense system found in all eukaryotes. The detection of microbial elicitors results in the up-regulation of defense-related genes and the elicitation of inflammatory and apoptotic responses. These innate immune responses are the front-line barrier against disease because they collectively suppress the growth of the vast majority of invading microbes. Despite their critical role, we know remarkably little about the diversity of immune elicitors. To address this paucity, we reasoned that hosts are more likely to evolve recognition to "core" pathogen proteins under strong negative selection for the maintenance of essential cellular functions, whereas repeated exposure to host-defense responses will impose strong positive selective pressure for elicitor diversification to avoid host recognition. Therefore, we hypothesized that novel bacterial elicitors can be identified through these opposing forces of natural selection. We tested this hypothesis by examining the genomes of six bacterial phytopathogens and identifying 56 candidate elicitors that have an excess of positively selected residues in a background of strong negative selection. We show that these positively selected residues are atypically clustered, similar to patterns seen in the few well-characterized elicitors. We then validated selected candidate elicitors by showing that they induce Arabidopsis thaliana innate immunity in functional (virulence suppression) and cellular (callose deposition) assays. These finding provide targets for the study of host-pathogen interactions and applied research into alternative antimicrobial treatments.
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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 | 0,000 |
| 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 ».