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Enregistrement W1997119725 · doi:10.1021/jf073012d

Proteome Changes in Leaves of Brassica napus L. as a Result of Sclerotinia sclerotiorum Challenge

2008· article· en· W1997119725 sur OpenAlexaff
Yue Liang, Sanjeeva Srivastava, Muhammad Hafizur Rahman, Stephen E. Strelkov, Nat N. V. Kav

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésSclerotinia sclerotiorumBrassicaSclerotiniaProteomeBiologyBotanyLeptosphaeria maculansAgronomyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sclerotinia stem rot, caused by the necrotrophic fungal pathogen Sclerotinia sclerotiorum, is a serious disease of canola (Brassica napus L.). To increase the understanding of the B. napus- S. sclerotiorum interaction, proteins potentially involved in mediating this interaction were identified and characterized. Upon infection of canola leaves by S. sclerotiorum, necrosis of host leaves was observed by 12 h and rapidly progressed during the later time points. These morphological observations were supported by microscopic study performed at different time points after pathogen challenge. Leaf proteins were extracted and analyzed by 2-DE, which revealed the modulation of 32 proteins (12 down- and 20 up-regulated). The identities of these proteins were established by ESI-q-TOF MS/MS and included proteins involved in photosynthesis and metabolic pathways, protein folding and modifications, hormone signaling, and antioxidant defense. Gene expression analysis of selected genes was performed by qRT-PCR, whereas the elevated levels of the antioxidant enzymes peroxidase and superoxide dismutase were validated by enzyme assays. To the authors' best knowledge, this is the first proteomics-based investigation of B. napus-S. sclerotiorum interaction, and the roles of many of the proteins identified are discussed within the context of this pathosystem.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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