Banana defense response against pathogens: breeding disease-resistant cultivars
Notice bibliographique
Résumé
Banana ( Musa spp.), being a globally significant fruit crop, faces a myriad of threats from various diseases, such as Fusarium wilt, Xanthomonas wilt, bunchy top disease, and weevils disease. This review provides an overview of recent advancements in molecular mechanisms and immune signaling pathways underlying disease resistance in banana. First, the review discusses the latest research advances on banana pests and diseases. Subsequently, this review explores the immune responses and signaling pathways, pattern recognition receptor-triggered immunity, effector-triggered immunity, cell death, reactive oxygen species, autophagy, hormonal pathways, and other players involved in banana–disease interactions. Finally, the review discusses the current understanding of the genetic architecture of disease resistance in banana, focusing on the identification of defense-related genes and quantitative trait loci associated with resistance to major pathogens and offering recommendations for genetic research. The conclusion underscores the significance of research on banana immunity, specifically highlighting the crucial need to identify endogenous resistance genes and elucidate immune signaling pathways for future efforts aimed at breeding disease-resistant banana. This review offers a comprehensive perspective on the molecular mechanisms underlying disease resistance in banana and serves as a valuable reference for breeding efforts aimed at enhancing banana's resistance to pathogens.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».