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Enregistrement W3168056659 · doi:10.1094/mpmi-03-21-0073-cr

Tandem Protein Kinases Emerge as New Regulators of Plant Immunity

2021· review· en· W3168056659 sur OpenAlexaff
Valentyna Klymiuk, Gitta Coaker, Tzion Fahima, Curtis Pozniak

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant-Microbe Interactions · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesU.S. Department of AgricultureUnited States-Israel Binational Science FoundationNational Science Foundation
Mots-clésLeucine-rich repeatBiologyEffectorIntracellularCell biologyGeneExtracellularImmune systemKinaseImmune receptorPathogenPlant ImmunityReceptorR geneImmunityGeneticsPlant disease resistanceArabidopsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant–pathogen interactions result in disease development in a susceptible host. Plants actively resist pathogens via a complex immune system comprising both surface-localized receptors that sense the extracellular space as well as intracellular receptors recognizing pathogen effectors. To date, the majority of cloned resistance genes encode intracellular nucleotide-binding leucine-rich repeat receptor proteins. Recent discoveries have revealed tandem kinase proteins (TKPs) as another important family of intracellular proteins involved in plant immune responses. Five TKP genes—barley Rpg1 and wheat WTK1 (Yr15), WTK2 (Sr60), WTK3 (Pm24), and WTK4—protect against devastating fungal diseases. Moreover, a large diversity and numerous putative TKPs exist across the plant kingdom. This review explores our current knowledge of TKPs and serves as a basis for future studies that aim to develop and exploit a deeper understanding of innate plant immunity receptor proteins. [Formula: see text] Copyright © 2021 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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