SCF<sup>SNIPER4</sup> controls the turnover of two redundant <scp>TRAF</scp> proteins in plant immunity
Notice bibliographique
Résumé
Summary In mammals, tumor necrosis factor receptor associated factors (TRAFs) are signaling adaptors that regulate diverse physiological processes, including immunity and stress responses. In Arabidopsis, MUSE13 and MUSE14 are redundant TRAF proteins serving as adaptors in the SCFCRP1 complex to facilitate the turnover of nucleotide‐binding domain and leucine‐rich repeats (NLR) immune receptors. Degradation of MUSE13 is inhibited by proteasome inhibitor, suggesting that the MUSE13 stability is controlled by the 26S proteasome. However, the E3 ligase that regulates MUSE13 level is unknown. Here we report the identification of an F‐box protein, SNIPER4 that regulates the turnover of MUSE13 and MUSE14. Protein levels of MUSE13 and MUSE14 are reduced by SNIPER4 overexpression, while higher accumulation of MUSE13 and MUSE14 is observed when dominant‐negative SNIPER4 is expressed. Furthermore, SNIPER4 associates with MUSE13 or MUSE14. Taken together, the SCFSNIPER4 complex controls the turnover of TRAF proteins for an optimum immune output.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».