Plant Innate Immune Response: Qualitative and Quantitative Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Plant diseases, caused by microbes, threaten world food, feed, and bioproduct security. Plant resistance has not been effectively deployed to improve resistance in plants for lack of understanding of biochemical mechanisms and genetic bedrock of resistance. With the advent of genome sequencing, the forward and reverse genetic approaches have enabled deciphering the riddle of resistance. Invading pathogens produce elicitors and effectors that are recognized by the host membrane-localized receptors, which in turn induce a cascade of downstream regulatory and resistance metabolite and protein biosynthetic genes (R) to produce resistance metabolites and proteins, which reduce pathogen advancement through their antimicrobial and cell wall enforcement properties. The resistance in plants to pathogen attack is expressed as reduced susceptibility, ranging from high susceptibility to hypersensitive response, the shades of gray. The hypersensitive response or cell death is considered as qualitative resistance, while the remainder of the reduced susceptibility is considered as quantitative resistance. The resistance is due to additive effects of several resistance metabolites and proteins, which are produced through a network of several hierarchies of plant R genes. Plants recognize the pathogen elicitors or receptors and then induce downstream genes to eventually produce resistance metabolites and proteins that suppress the pathogen advancement in plant. These resistance genes (R), against qualitative and quantitative resistance, can be identified in germplasm collections and replaced in commercial cultivars, if nonfunctional, based on genome editing to improve plant resistance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».