Marshalling the Troops: Intracellular Dynamics in Plant Pathogen Defense
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plants have evolved sophisticated defense systems against pathogen infection. Initiation of induced defense signaling involves recognition of invading pathogens at the plant cell surface, followed by rapid transcriptional reprogramming and focused transport and delivery of antimicrobial products to the site of infection. This review chapter summarizes recent findings of the importance of intracellular dynamics in the plants defense against microbial pathogens. We first discuss events at the cell wall and apoplast, the ‘front line’ of defense against the invader. It is clear that some defense peptides and molecules secreted by the plant cell host have antimicrobial activity – until recently relatively little was known about the regulation and coordination of directed accumulation to sites of attempted pathogen attack. Molecular genetic studies on the breakdown of resistance to non‐adapted fungi have highlighted the role of proteins involved in exocytic vesicle fusion and their possible regulation by transmembrane MLO proteins. Another key process in perception and defense at the cell periphery in eukaryotes is ligand‐stimulated endocytosis of receptors for microbial proteins; an example in plants is the flagellin receptor FLS2. The second part of this chapter focuses on the role of nucleocytoplasmic trafficking across the nuclear pore complex in plant innate immunity. Current work highlights the dynamic regulation of defense proteins and the role of specific components of the nuclear pore complex and the nuclear import and export machinery in response to pathogens. The unexpected recent discovery of NB‐LRR immune receptors from different species in the nucleus points to a condensed and rapid pathway of communication between the site of perception and activation of defense genes. While the details on spatial and temporal control of these dynamic intracellular processes remain to be elucidated, it is currently an area of intense research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».