Plant Immunity: At the Crossroads of Pathogen Perception and Defense Response
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
Plants are challenged by different microbial pathogens that affect their growth and productivity. However, to defend pathogen attack, plants use diverse immune responses, such as pattern-triggered immunity (PTI), effector-triggered immunity (ETI), RNA silencing and autophagy, which are intricate and regulated by diverse signaling cascades. Pattern-recognition receptors (PRRs) and nucleotide-binding leucine-rich repeat (NLR) receptors are the hallmarks of plant innate immunity because they can detect pathogen or related immunogenic signals and trigger series of immune signaling cascades at different cellular compartments. In plants, most commonly, PRRs are receptor-like kinases (RLKs) and receptor-like proteins (RLPs) that function as a first layer of inducible defense. In this review, we provide an update on how plants sense pathogens, microbe-associated molecular patterns (PAMPs or MAMPs), and effectors as a danger signals and activate different immune responses like PTI and ETI. Further, we discuss the role RNA silencing, autophagy, and systemic acquired resistance as a versatile host defense response against pathogens. We also discuss early biochemical signaling events such as calcium (Ca2+), reactive oxygen species (ROS), and hormones that trigger the activation of different plant immune responses. This review also highlights the impact of climate-driven environmental factors on host–pathogen interactions.
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.
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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle