Fungal pathogens of cereal crops: Proteomic insights into fungal pathogenesis, host defense, and resistance
Notice bibliographique
Résumé
Fungal infections of cereal crops pose a significant risk to global food security through reduced grain production and quality, as well as contamination of animal feed and human products for consumption. To combat fungal disease, we need to understand how the pathogen adapts and survives within the hostile environment of the host and how the host's defense response can be modulated for protection from disease. Such investigations offer insight into fungal pathogenesis, host immunity, the development of resistance, and mechanisms of action for currently-used control strategies. Mass spectrometry-based proteomics provides a technologically-advanced platform to define differences among fungal pathogens and their hosts at the protein level, supporting the discovery of proteins critical for disease, and uncovering novel host responses driving susceptibly or resistance of the host. In this Review, we explore the role of mass spectrometry-based proteomics in defining the intricate relationship between a pathogen and host during fungal disease of cereal crops with a focus on recent discoveries derived from the globally-devastating diseases of Fusarium head blight, Rice blast, and Powdery mildew. We highlight advances made for each of these diseases and discuss opportunities to extrapolate findings to further our fight against fungal pathogens on a global scale.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».