Sustaining <i>S</i>‐adenosyl‐<scp>l</scp>‐methionine‐dependent methyltransferase activity in plant cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many biochemical reactions in plants involve the transfer of a methyl group from S ‐adenosyl‐ l ‐methionine (SAM). The transfer of the methyl group from SAM generates S ‐adenosyl‐ l ‐homocysteine (SAH), a potent inhibitor of SAM‐dependent methyltransferases (MTs). To mitigate the toxic effects of SAH on MT activity, SAH is removed by SAH hydrolase (SAHH, EC 3.3.1.1) in a reaction generating homocysteine and adenosine (Ado). However, SAHH catalyzes a reversible reaction that is favored to move in the direction of SAH hydrolysis only by removal of these products. Removal of Ado is reported to exert a greater influence on promoting SAH hydrolysis. Whereas animals appear to rely upon Ado deaminase (EC 3.5.4.4) to catabolize Ado, plants appear to use adenosine kinase (EC 2.7.1.20) for this important role. Compounds undergoing methylation represent a broad spectrum of chemically diverse substrates ranging from nucleic acids, lipids and cell wall components to comparatively simpler amines, alcohols and metal halides. Given the diverse nature of methyl acceptor compounds, it is very likely that the demand for SAM synthesis and SAH removal changes both temporally and spatially during the course of plant growth and development. Plants also use SAM as a precursor for the synthesis of ethylene, polyamines, biotin and nicotianamine. These uses are also expected to undergo changes reflective of the metabolic activities of different plants, plant organs, or cells. This review examines the various uses of SAM in plants and addresses how they allocate this resource to satisfy potentially competing needs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle