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Enregistrement W2969328542 · doi:10.1038/s41467-019-11798-2

Systemic acquired resistance networks amplify airborne defense cues

2019· article· en· W2969328542 sur OpenAlexaff
Marion Wenig, Andrea Ghirardo, Jennifer Sales, Elisabeth Pabst, Heiko H. Breitenbach, Felix Antritter, Baris Weber, Birgit Lange, Miriam Lenk, Robin K. Cameron, Jörg‐Peter Schnitzler, A. Corina Vlot

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSystemic acquired resistanceInnate immune systemPlant ImmunityBiologySalicylic acidPlant disease resistanceImmune systemCell biologyImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salicylic acid (SA)-mediated innate immune responses are activated in plants perceiving volatile monoterpenes. Here, we show that monoterpene-associated responses are propagated in feed-forward loops involving the systemic acquired resistance (SAR) signaling components pipecolic acid, glycerol-3-phosphate, and LEGUME LECTIN-LIKE PROTEIN1 (LLP1). In this cascade, LLP1 forms a key regulatory unit in both within-plant and between-plant propagation of immunity. The data integrate molecular components of SAR into systemic signaling networks that are separate from conventional, SA-associated innate immune mechanisms. These networks are central to plant-to-plant propagation of immunity, potentially raising SAR to the population level. In this process, monoterpenes act as microbe-inducible plant volatiles, which as part of plant-derived volatile blends have the potential to promote the generation of a wave of innate immune signaling within canopies or plant stands. Hence, plant-to-plant propagation of SAR holds significant potential to fortify future durable crop protection strategies following a single volatile trigger.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations185
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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