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Enregistrement W2339706342 · doi:10.1111/mpp.12412

The HopF family of <i>Pseudomonas syringae</i> type III secreted effectors

2016· review· en· W2339706342 sur OpenAlexafffund
Timothy Lo, Noushin Koulena, Derek Seto, David S. Guttman, Darrell Desveaux

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant Pathology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPseudomonas syringaePathovarBiologyEffectorGeneticsPseudomonasPseudomonadaceaePathogenBacteriaCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pseudomonas syringae is a bacterial phytopathogen that utilizes the type III secretion system to inject effector proteins into plant host cells. Pseudomonas syringae can infect a wide range of plant hosts, including agronomically important crops such as tomatoes and beans. The ability of P. syringae to infect such numerous hosts is caused, in part, by the diversity of effectors employed by this phytopathogen. Over 60 different effector families exist in P. syringae; one such family is HopF, which contains over 100 distinct alleles. Despite this diversity, research has focused on only two members of this family: HopF1 from P. syringae pathovar phaseolicola 1449B and HopF2 from P. syringae pathovar tomato DC3000. In this study, we review the research on HopF family members, including their host targets and molecular mechanisms of immunity suppression, and their enzymatic function. We also provide a phylogenetic analysis of this expanding effector family which provides a basis for a proposed nomenclature to guide future research. The extensive genetic diversity that exists within the HopF family presents a great opportunity to study how functional diversification on an effector family contributes to host specialization.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0030,002
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)0,0030,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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