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J-GLOBAL ID：201802231979139321   整理番号：18A1945284

レビュー:ネットワーク展望からの植物免疫シグナル伝達【JST・京大機械翻訳】

Review: Plant immune signaling from a network perspective

著者 (1件)： Katagiri Fumiaki (Department of Plant and Microbial Biology, Microbial and Plant Genomics Institute, University of Minnesota, St. Paul, MN 55108, USA)
資料名： Plant Science  (Plant Science)
巻： 276  ページ： 14-21  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0945B  ISSN： 0168-9452  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模で複雑なネットワークの予測生物学のために,重要な機械的情報は,ネットワークトポロジー,信号収束規則,および信号動力学から成る。実際に,複雑なネットワークの予測モデリングを可能にする鍵は,ネットワーク挙動に影響を及ぼす重要な因子を省略することなくモデル化を可能にするために十分に減少している。ここでは,植物免疫シグナル伝達ネットワークが,植物が微生物病原体に対して進化的に不利になるという基本的事実に基づいて,高レベルの回復力と調整可能性を有し,不必要な免疫応答が植物に悪いことを論じた。免疫シグナル伝達ネットワークの中間部を4セクタネットワークに低減することにより,中間部は高レベルの回復力と同調性を有し,ネットワーク特性が出現することを示した。縮小ネットワークを包括的に再構成する能力は,ネットワーク弾力性によって隠された信号メカニズムを明らかにするために重要な,リreducントなネットワークへの還元者アプローチを可能にした。しかし,この4セクタネットワークは,比較的単純な信号収束ルールを持つ予測モデルを作るためにはあまりにも削減される可能性があり,簡単な信号収束ルール集合を持つ高度予測ネットワークモデルを生成するためのデコンボリューションを必要とする。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Arabidopsis thaliana ,  *細胞情報伝達 ,  病原体 ,  免疫反応 ,  同時性 ,  予測モデル ,  デコンボリューション ,  微生物 ,  再構成 ,  予測 ,  モデリング ,  *ネットワーク ,  弾性
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  *植物免疫 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ネットワーク特性 ,  回復力 ,  同調性 ,  シロイヌナズナ ,  ネットワーク再構成 ,  ネットワークモデリング

分類 (2件)： 細胞生理一般  (EF02010S) ,  植物の生化学  (EH01050J)

タイトルに関連する用語 (4件)： レビュー ,  展望 ,  植物免疫 ,  シグナル伝達