A host–pathogen interactome uncovers phytopathogenic strategies to manipulate plant <scp>ABA</scp> responses
Notice bibliographique
Résumé
Summary The phytopathogen Pseudomonas syringae delivers into host cells type III secreted effectors (T3SEs) that promote virulence. One virulence mechanism employed by T3SEs is to target hormone signaling pathways to perturb hormone homeostasis. The phytohormone abscisic acid (ABA) influences interactions between various phytopathogens and their plant hosts, and has been shown to be a target of P. syringae T3SEs. In order to provide insight into how T3SEs manipulate ABA responses, we generated an ABA‐T3SE interactome network (ATIN) between P. syringae T3SEs and Arabidopsis proteins encoded by ABA‐regulated genes. ATIN consists of 476 yeast‐two‐hybrid interactions between 97 Arabidopsis ABA‐regulated proteins and 56 T3SEs from four pathovars of P. syringae. We demonstrate that T3SE interacting proteins are significantly enriched for proteins associated with transcription. In particular, the ETHYLENE RESPONSIVE FACTOR (ERF) family of transcription factors is highly represented. We show that ERF105 and ERF8 displayed a role in defense against P. syringae, supporting our overall observation that T3SEs of ATIN converge on proteins that influence plant immunity. In addition, we demonstrate that T3SEs that interact with a large number of ABA‐regulated proteins can influence ABA responses. One of these T3SEs, HopF3Pph6, inhibits the function of ERF8, which influences both ABA‐responses and plant immunity. These results provide a potential mechanism for how HopF3Pph6 manipulates ABA‐responses to promote P. syringae virulence, and also demonstrate the utility of ATIN as a resource to study the ABA‐T3SE interface.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».