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Enregistrement W2810401674 · doi:10.1146/annurev-phyto-080417-045817

Structural, Functional, and Genomic Diversity of Plant NLR Proteins: An Evolved Resource for Rational Engineering of Plant Immunity

2018· review· en· W2810401674 sur OpenAlexfundno aff
Freddy Monteiro, Marc T. Nishimura

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Phytopathology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésBiologyPlant ImmunityComputational biologyInnate immune systemImmune systemImmune receptorGenomeReceptorImmunityEvolutionary biologyGeneticsGeneArabidopsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants employ a diverse intracellular system of NLR (nucleotide binding-leucine-rich repeat) innate immune receptors to detect pathogens of all types. These receptors represent valuable agronomic traits that plant breeders rely on to maximize yield in the face of devastating pathogens. Despite their importance, the mechanistic underpinnings of NLR-based disease resistance remain obscure. The rapidly increasing numbers of plant genomes are revealing a diverse array of NLR-type immune receptors. In parallel, mechanistic studies are describing diverse functions for NLR immune receptors. In this review, we intend to broadly describe how the structural, functional, and genomic diversity of plant immune receptors can provide a valuable resource for rational engineering of plant immunity.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations215
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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