Indirect recognition of pathogen effectors by NLRs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To perceive pathogen threats, plants utilize both plasma membrane-localized and intracellular receptors. Nucleotide-binding domain leucine-rich repeat containing (NLR) proteins are key receptors that can recognize pathogen-derived intracellularly delivered effectors and activate downstream defense. Exciting recent findings have propelled our understanding of the various recognition and activation mechanisms of plant NLRs. Some NLRs directly bind to effectors, but others can perceive effector-induced changes on targeted host proteins (guardees), or non-functional host protein mimics (decoys). Such guarding strategies are thought to afford the host more durable resistance to quick-evolving and diverse pathogens. Here, we review classic and recent examples of indirect effector recognition by NLRs and discuss strategies for the discovery and study of new NLR-decoy/guardee systems. We also provide a perspective on how executor NLRs and helper NLRs (hNLRs) provide recognition for a wider range of effectors through sensor NLRs and how this can be considered an expanded form of indirect recognition. Furthermore, we summarize recent structural findings on NLR activation and resistosome formation upon indirect recognition. Finally, we discuss existing and potential applications that harness NLR indirect recognition for plant disease resistance and crop resilience.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle