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植物如何学习发现偷偷摸摸的细菌入侵者
加州大学戴维斯分校的研究人员使用AI来增强植物的免疫受体，改善农作物疾病抵抗不断发展的细菌威胁的能力。
来源:Scientific Inquirer加利福尼亚大学戴维斯分校的科学家使用人工智能来帮助植物认识到更广泛的细菌威胁，这可能会导致保护西红柿和土豆等农作物免受破坏性疾病的新方法。该研究发表在自然植物中。
研究植物，像动物一样，具有免疫系统。他们的防御工具包的一部分包括免疫受体，使他们能够检测细菌并防御该细菌。其中一种称为FLS2的受体有助于植物识别鞭毛蛋白 - 细菌用来游泳的细菌中的一种蛋白质。但是细菌是偷偷摸摸的，并且不断发展以避免检测。
“细菌正在与植物宿主一起参加军备竞赛，它们可以改变鞭毛林的底层氨基酸以逃避检测。
Gitta Coaker为了帮助植物保持跟踪，Coaker的团队转向使用自然变异，加上人工智能，特别是Alphafold，该工具是为预测蛋白质和重新设计的FLS2的3D形状而开发的工具，实质上是升级其免疫系统以吸引更多入侵者。
团队专注于已知的受体识别更多细菌，即使它们在有用的农作物物种中没有发现。通过将它们与更狭窄的受体进行比较，研究人员能够确定要改变哪种氨基酸。
“我们能够复活一个被击败的受体，该受体赢得了胜利，并使该工厂有机会以更具针对性和精确的方式抵抗感染，” Coaker说。
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ralstonia solanacearum 大图：鹰星云中的明星工厂。