Mechanisms underlying robustness and tunability in a plant immune signaling network.
Mechanisms underlying robustness and tunability in a plant immune signaling network.
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DOI：
10.1016/j.chom.2013.12.002
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发表时间：
2014-01-15
影响因子：
30.3
通讯作者：
Katagiri F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kim Y;Tsuda K;Igarashi D;Hillmer RA;Sakakibara H;Myers CL;Katagiri F
如何在复杂的生物网络中出现健壮和可调的行为？我们试图为拟南芥中控制模式触发免疫(PTI)的信号网络理解这一点。建立了一个包含茉莉酸、乙烯、PAD4和水杨酸盐四个主要信号扇区的动态网络模型，这四个扇区加在一起可以解释高达80%的PTI水平，该模型使用了穷举组合扇区扰动下动态扇区活动和PTI水平的数据。我们的正则化多元回归模型具有很高的预测能力，并捕获了网络中的已知和意外信号流。模型中唯一的抑制部分，乙烯部分，通过对茉莉酸部分的抑制，对网络的稳健性起着核心作用。该模型的多个输入站点将强度和时序不同的特定信号输入模式与不同的网络响应模式联系起来，这表明了一种实现可调谐的机制。
How does robust and tunable behavior emerge in a complex biological network? We sought to understand this for the signaling network controlling pattern-triggered immunity (PTI) in Arabidopsis. A dynamic network model containing four major signaling sectors, the jasmonate, ethylene, PAD4, and salicylate sectors, which together explain up to 80% of the PTI level, was built using data for dynamic sector activities and PTI levels under exhaustive combinatorial sector perturbations. Our regularized multiple regression model had a high level of predictive power and captured known and unexpected signal flows in the network. The sole inhibitory sector in the model, the ethylene sector, was central to the network robustness via its inhibition of the jasmonate sector. The model's multiple input sites linked specific signal input patterns varying in strength and timing to different network response patterns, indicating a mechanism enabling tunability.
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DOI：
10.1073/pnas.0705147104
发表时间：
2007-12-04
影响因子：
11.1
作者：
Miya, Ayako;Albert, Premkumar;Shibuya, Naoto
通讯作者：
Shibuya, Naoto
影响因子：
5.6
作者：
Davidsson PR;Kariola T;Niemi O;Palva ET
通讯作者：
Palva ET
影响因子：
6.7
作者：
Sato M;Tsuda K;Wang L;Coller J;Watanabe Y;Glazebrook J;Katagiri F
通讯作者：
Katagiri F
影响因子：
56.9
作者：
de Jonge, Ronnie;van Esse, H. Peter;Thomma, Bart P. H. J.
通讯作者：
Thomma, Bart P. H. J.
影响因子：
7.2
作者：
Park, JH;Halitschke, R;Feyereisen, R
通讯作者：
Feyereisen, R