The Elaboration of miRNA Regulation and Gene Regulatory Networks in Plant–Microbe Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Plants are exposed to diverse abiotic and biotic stimuli. These require fast and specific integrated responses. Such responses are coordinated at the protein and transcript levels and are incorporated into larger regulatory networks. Here, we focus on the evolution of transcriptional regulatory networks involved in plant-pathogen interactions. We discuss the evolution of regulatory networks and their role in fine-tuning plant defense responses. Based on the observation that many of the cornerstones of immune signaling in angiosperms are also present in streptophyte algae, it is likely that some regulatory components also predate the origin of land plants. The degree of functional conservation of many of these ancient components has not been elucidated. However, ongoing functional analyses in bryophytes show that some components are conserved. Hence, some of these regulatory components and how they are wired may also trace back to the last common ancestor of land plants or earlier. Of course, an understanding of the similarities and differences during the evolution of plant defense networks cannot ignore the lineage-specific coevolution between plants and their pathogens. In this review, we specifically focus on the small RNA regulatory networks involved in fine-tuning of the strength and timing of defense responses and highlight examples of pathogen exploitation of the host RNA silencing system. These examples illustrate well how pathogens frequently target gene regulation and thereby alter immune responses on a larger scale. That this is effective is demonstrated by the diversity of pathogens from distinct kingdoms capable of manipulating the same gene regulatory networks, such as the RNA silencing machinery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».