A Short Review of Anti-Rust Fungi Peptides: Diversity and Bioassays
Notice bibliographique
Résumé
Pucciniales are fungal pathogens of plants that cause devastating rust diseases in agriculture. Chemically-synthesized pesticides help farmers to control rust epidemics, but governing bodies aim at limiting their use over the next decade. Defense peptides with antimicrobial activities may help to innovate a next generation of phytosanitary products for sustainable crop protection. This review comprehensively inventories the proteins or peptides exhibiting a biochemically-demonstrated antifungal activity toward Pucciniales (i.e., anti-rust proteins or peptides; hereafter ‘ARPs’), and also analyses the bioassays used to characterize them. In total, the review scrutinizes sixteen publications, which collectively report 35 ARPs. These studies used either in vitro or in planta bioassays, or a combination of both, to characterize ARPs; mostly by evaluating their ability to inhibit the spore germination process in vitro or to inhibit fungal growth and rust disease development in planta. Also, the manuscript shows that almost no mode of action against rust fungi was elucidated, although some might be inferred from studies performed on other fungi. This short review may serve as a knowledge and methodological basis to inform future studies addressing ARPs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».