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Enregistrement W7052016432

Recognition of the Pseudomonas syringae type III effector HopF1r by the Arabidopsis NLR ZAR1

2021· dissertation· W7052016432 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArizona Biomedical Research CommissionUniversity of Toronto
Mots-clésPseudomonas syringaeEffectorVirulenceArabidopsisPathogenR geneType three secretion systemImmune systemGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The plant pathogen Pseudomonas syringae uses the needle-like type III secretion system (T3SS) to inject virulence factors known as type III secreted effector proteins (T3SEs) directly into the plant cell. T3SEs disrupt plant immune pathways, allowing for successful colonization. However, plants have evolved resistance (R) genes that encode for nucleotide-binding leucine-rich repeat (NLR) proteins that detect the presence of some effectors, and subsequently trigger an immune response that suppresses pathogen growth. Recognition of effectors by NLRs often involves monitoring another host protein for effector-induced molecular perturbations; upon detection of these modifications, an immune response is triggered. For example, the NLR ZAR1 senses effector-mediated perturbations of associated kinases to detect at least 6 families of T3SEs. The effector HopF2a/HopF1r from P. syringae pv. aceris M302273PT has been found to trigger immunity in Arabidopsis. The objective of my research was 1) to identify other potential genetic requirements for HopF2a/HopF1r recognition in Arabidopsis, and 2) to understand how these components are involved in the HopF2a/HopF1r recognition mechanism. In this thesis, I demonstrate that recognition of HopF2a/HopF1r requires the R gene ZAR1, as well as the kinases ZRK3 and PBL27. The results of this project provide insight into how a single NLR is able to recognize several unrelated effectors by associating with different members of a diverse family of kinases, providing plants with the potential to defend themselves against a wide variety of pathogens.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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