Directing Trophic Divergence in Plant-Pathogen Interactions: Antagonistic Phytohormones With NO Doubt?
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental process culminating in the mechanisms of plant-pathogen interactions is the regulation of trophic divergence into biotrophic, hemibiotrophic, and necrotrophic interactions. Plant hormones, of almost all types, play significant roles in this regulatory apparatus. In plant-pathogen interactions, two classical mechanisms underlying hormone-dependent trophic divergence are long recognized. While salicylic acid dominates in the execution of host defense response against biotrophic and early-stage hemibiotrophic pathogens, jasmonic acid, and ethylene are key players facilitating host defense response against necrotrophic and later-stage hemibiotrophic pathogens. Evidence increasingly suggests that trophic divergence appears to be modulated by more complex signaling networks. Acting antagonistically or agonistically, other hormones such as auxins, cytokinins, abscisic acid, gibberellins, brassinosteroids, and strigolactones, as well as nitric oxide, are emerging candidates in the regulation of trophic divergence. In this review, the latest advances in the dynamic regulation of trophic divergence are summarized, emphasizing common and contrasting hormonal and nitric oxide signaling strategies deployed in plant-pathogen interactions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».