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Enregistrement W2798200631 · doi:10.1101/302448

Cell type identity determines transcriptomic immune responses in <i>Arabidopsis thaliana</i> roots

2018· preprint· en· W2798200631 sur OpenAlexafffund
Charlotte Rich‐Griffin, Marco U. Reitz, Ruth Eichmann, Sophie Hermann, Dafyd J. Jenkins, Karl‐Heinz Kogel, Eddi Esteban, Sascha Ott, Patrick Schäfer

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of TorontoDeutsche ForschungsgemeinschaftDirectorate for Biological SciencesUniversity of WarwickWellcome TrustBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilJustus Liebig Universität Gießen
Mots-clésBiologyArabidopsisImmunityTranscriptomePlant ImmunityImmune systemCell biologyCell typeGeneT cellAcquired immune systemTranscription factorCellArabidopsis thalianaGene expressionGeneticsMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Root pathogens are a major threat in global crop production and protection strategies are required to sustainably enhance the efficiency of root immunity. Our understanding of root immunity is still limited relative to our knowledge of immune responses in leaves. In an effort to reveal the organisation of immunity in roots, we undertook a cell type-specific transcriptome analysis to identify gene networks activated in epidermis, cortex and pericycle cells of Arabidopsis roots upon treatment with two immunity elicitors, the bacterial microbe-associated molecular pattern flagellin, and the endogenous damage-associated molecular pattern Pep1. Our analyses revealed that both elicitors induced immunity gene networks in a cell type-specific manner. Interestingly, both elicitors did not alter cell identity-determining gene networks. Using sophisticated paired motif promoter analyses, we identified key transcription factor pairs involved in the regulation of cell type-specific immunity networks. In addition, our data show that cell identity networks integrate with cell immunity networks to activate cell type-specific immune response according to the functional capabilities of each cell type. Material Distribution Footnote The author responsible for distribution of materials integral to the findings presented in this article in accordance with the policy described in the Instructions for Authors ( www.plantcell.org ) is: Patrick Schäfer ( p.schafer@warwick.ac.uk ).

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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