The role of mRNA and protein sorting in seed storage protein synthesis, transport, and deposition
Notice bibliographique
Résumé
Rice synthesizes and accumulates high levels of 2 distinct classes of seed storage proteins and sorts them to separate intracellular compartments, making it an ideal model system for studying the mechanisms of storage protein synthesis, transport, and deposition. In rice, RNA localization dictates the initial site of storage protein synthesis on specific subdomains of the cortical endoplasmic reticulum (ER), and there is a direct relation between the RNA localization site and the final destination of the encoded protein within the endomembrane system. Current data support the existence of 3 parallel RNA localization pathways leading from the nucleus to the actively synthesizing cortical ER. Additional pathways may exist for the synthesis of cytoplasmic and nuclear-encoded proteins targeted to organelles, the latter located in a stratified arrangement in developing endosperm cells. The study of rice mutants, which accumulate unprocessed glutelin precursors, indicates that these multiple pathways prevent nonproductive interactions between different classes of storage proteins that would otherwise disrupt protein sorting. Indeed, it appears that the prevention of disruptive interactions between different classes of storage proteins plays a key role in their biosynthesis in rice. In addition to highlighting the unique features of the plant endomembrane system and describing the relation between RNA and protein localization, this minireview will attempt to address a number of questions raised by recent studies on these processes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».