Arabidopsis resistance protein SNC1 activates immune responses through association with a transcriptional corepressor
Notice bibliographique
Résumé
In both plants and animals, nucleotide-binding (NB) domain and leucine-rich repeat (LRR)-containing proteins (NLR) function as sensors of pathogen-derived molecules and trigger immune responses. Although NLR resistance (R) proteins were first reported as plant immune receptors more than 15 years ago, how these proteins activate downstream defense responses is still unclear. Here we report that the Toll-like/interleukin-1 receptor (TIR)-NB-LRR R protein, suppressor of npr1-1, constitutive 1 (SNC1) functions through its associated protein, Topless-related 1 (TPR1). Knocking out TPR1 and its close homologs compromises immunity mediated by SNC1 and several other TIR-NB-LRR-type R proteins, whereas overexpression of TPR1 constitutively activates SNC1-mediated immune responses. TPR1 functions as a transcriptional corepressor and associates with histone deacetylase 19 in vivo. Among the target genes of TPR1 are Defense no Death 1 (DND1) and Defense no Death 2 (DND2), two known negative regulators of immunity that are repressed during pathogen infection, suggesting that TPR1 activates R protein-mediated immune responses through repression of negative regulators.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».