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Enregistrement W2913797037 · doi:10.1101/531665

Perturbations of a Kinase-Pseudokinase Module Activate Plant Immunity

2019· preprint· en· W2913797037 sur OpenAlexafffund
D. Patrick Bastedo, Derek Seto, Alexandre Martel, Madiha Khan, Inga Kireeva, Jianfeng Zhang, Wardah Masud, David Millar, Jee Yeon Lee, Amy Huei‐Yi Lee, Yunchen Gong, André Santos-Severino, David S. Guttman, Darrell Desveaux

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésEffectorBiologyKinasePseudomonas syringaeProtein kinase domainCell biologyArabidopsisArabidopsis thalianaType three secretion systemGeneticsVirulenceMutantPathogenGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The Pseudomonas syringae acetyltransferase HopZ1a is delivered directly into host cells by the type III secretion system to promote bacterial growth. However, in the model plant host Arabidopsis thaliana , HopZ1a activity results in an effector-triggered immune response (ETI) that limits bacterial proliferation. HopZ1a-triggered immunity requires the nucleotide-binding, leucine-rich repeat domain (NLR) protein, ZAR1, and the ZED1 pseudokinase. Here we demonstrate that HopZ1a can acetylate members of a family of ‘receptor-like cytoplasmic kinases’ (RLCK family VII; also known as PBS1-like kinases, or PBLs) and promote their interaction with ZED1 and ZAR1 to form a ZAR1/ZED1/PBL ternary complex. Interactions between ZED1 and PBL kinases are determined by the pseudokinase features of ZED1, and mutants designed to restore ZED1 kinase motifs can (1) bind to PBLs, (2) recruit ZAR1, and (3) trigger immunity in planta , all independently of HopZ1a. Our results suggest that interactions between these two RLCK families are promoted by perturbations of structural features that distinguish active from inactive kinase domain conformations. We propose that effector-induced interactions between ZED1/ZRK pseudokinases (RLCK family XII) and PBL kinases (RLCK family VII) provide a sensitive mechanism for detecting perturbations of either kinase family and activating ZAR1-mediated ETI. AUTHOR SUMMARY All plants must ward off potentially infectious microbes, and those grown in large-scale crop operations are especially vulnerable to the rapid spread of disease by successful pathogens. Although many bacteria and fungi can supress plant immune responses by producing specialized virulence proteins called ‘effectors’, these effectors can also trigger immune responses that render plants resistant to infection. We studied the molecular mechanisms underlying one such effector-triggered immune response elicited by the bacterial effector HopZ1a in the model plant host Arabidopsis thaliana . We have shown that HopZ1a promotes binding between a ZED1, a ‘pseudokinase’ required for HopZ1a-triggered immunity, and several ‘true kinases’ (known as PBLs) that are likely targets of HopZ1a activity in planta . HopZ1a-induced ZED1-PBL interactions also recruit ZAR1, an Arabidopsis ‘resistance protein’ previously implicated in HopZ1a-triggered immunity. Importantly, ZED1 mutants that restore degenerate kinase motifs can bridge interactions between PBLs and ZAR1 (independently of HopZ1a) and trigger immunity in planta . Our results suggest that equilibria between active and inactive kinase domain conformations regulate ZED1-PBL interactions and formation of ternary complexes with ZAR1. Improved models describing molecular interactions between immunity determinants, effectors and effector targets will inform efforts to exploit natural diversity for development of crops with enhanced disease resistance.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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