Recognition of the Pseudomonas syringae type III effector HopF1r by the Arabidopsis NLR ZAR1
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».