Machine learning‐based identification of general transcriptional predictors for plant disease

丁香假单胞菌 生物 病理系统 机器学习 特征选择 鉴定(生物学) 计算生物学 人工智能 生物逆境 植物免疫 拟南芥 植物抗病性 疾病 特征(语言学) 植物病害 拟南芥 非生物胁迫 计算机科学 基因 遗传学 生物技术 生态学 医学 语言学 哲学 病理 突变体
作者
Jayson Sia,Wei Zhang,Mingxi Cheng,Paul Bogdan,David E. Cook
出处
期刊:New Phytologist [Wiley]
标识
DOI:10.1111/nph.20264
摘要

This study investigated the generalizability of Arabidopsis thaliana immune responses across diverse pathogens, including Botrytis cinerea, Sclerotinia sclerotiorum, and Pseudomonas syringae, using a data-driven, machine learning approach. Machine learning models were trained to predict disease development from early transcriptional responses. Feature selection techniques based on network science and topology were used to train models employing only a fraction of the transcriptome. Machine learning models trained on one pathosystem where then validated by predicting disease development in new pathosystems. The identified feature selection gene sets were enriched for pathways related to biotic, abiotic, and stress responses, though the specific genes involved differed between feature sets. This suggests common immune responses to diverse pathogens that operate via different gene sets. The study demonstrates that machine learning can uncover both established and novel components of the plant's immune response, offering insights into disease resistance mechanisms. These predictive models highlight the potential to advance our understanding of multigenic outcomes in plant immunity and can be further refined for applications in disease prediction.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
zxt完成签到,获得积分10
刚刚
大橙子发布了新的文献求助10
3秒前
聪明静柏完成签到 ,获得积分10
5秒前
kimiwanano完成签到,获得积分10
7秒前
lu完成签到,获得积分10
8秒前
Profeto应助齐嫒琳采纳,获得10
9秒前
10秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
从来都不会放弃zr完成签到,获得积分10
15秒前
1459完成签到,获得积分10
17秒前
行者+完成签到,获得积分10
17秒前
GongSyi完成签到 ,获得积分10
18秒前
Boris完成签到 ,获得积分10
20秒前
哭泣笑柳完成签到,获得积分10
20秒前
万能图书馆应助大橙子采纳,获得10
23秒前
大眼睛土豆完成签到,获得积分10
27秒前
一条虫gg完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
32秒前
35秒前
大橙子发布了新的文献求助10
35秒前
dzy发布了新的文献求助10
39秒前
故意的冰淇淋完成签到 ,获得积分10
40秒前
司藤完成签到 ,获得积分10
41秒前
niumi190完成签到,获得积分0
41秒前
温馨完成签到 ,获得积分10
43秒前
东方琉璃完成签到,获得积分10
44秒前
45秒前
刘闹闹完成签到 ,获得积分10
46秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
47秒前
雅3165完成签到 ,获得积分10
47秒前
51秒前
52秒前
狂野元枫完成签到 ,获得积分10
54秒前
ruochenzu发布了新的文献求助10
57秒前
大葱鸭发布了新的文献求助10
57秒前
ABC完成签到,获得积分20
59秒前
原本发布了新的文献求助10
59秒前
dzy完成签到,获得积分20
1分钟前
amber完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022