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Enregistrement W2475196617 · doi:10.1371/journal.ppat.1005631

Escaping Host Immunity: New Tricks for Plant Pathogens

2016· review· en· W2475196617 sur OpenAlexafffund
Ren Na, Mark Gijzen

Notice bibliographique

RevuePLoS Pathogens · 2016
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaWestern University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésPlant ImmunityImmunityHost (biology)BiologyVirologyImmune systemImmunologyEcologyGeneticsArabidopsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fungal and oomycete plant pathogens cause destructive diseases in crops and pose real economic and food security threats [1]. These filamentous, eukaryotic organisms can also upset natural ecosystems when they spread invasively [2]. The capability of plant immune systems to detect and respond to pathogen effector proteins is a major determinant of disease susceptibility. Plant pathogen effector proteins that trigger host immunity are often encoded by conditionally detrimental genes that are under strong and contrasting selective pressures [3,4]. Pathogen effectors evolved to play a positive role in virulence by enabling growth and reproduction on host plants [5,6]. Nonetheless, effectors can meet their match with host immune receptors that recognize their presence, a result that ends badly for the pathogen. Such immunity-triggering proteins are known as avirulence (Avr) effectors, encoded by Avr genes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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