Reveal Protein Molecular Structural−Chemical Differences between Two Types of Winterfat (Forage) Seeds with Physiological Differences in Low Temperature Tolerance Using Synchrotron-Based Fourier Transform Infrared Microspectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Winterfat (Krascheninnikovia lanata) (forage seed) is a long-lived native shrub with superior forage quality for livestock and wildlife. The objectives of this study were to use advanced synchrotron technology [S-Fourier transform infrared microspectroscopy (FTIR)] as a novel approach to reveal protein molecular structural-chemical differences in terms of protein secondary structures between the two types of winterfat (forage) seeds, which show physiological differences in low-temperature tolerances. This experiment was performed at beamline U10B at the National Synchrotron Light Source (NSLS) in Brookhaven National Laboratory (BNL), U.S. Department of Energy (NSLS-BNL, New York). The results showed that with the synchrotron analytical technique (S-FTIR), the molecular structural-chemical makeup and characteristics of the winterfat seed tissues could be imaged and revealed. The protein secondary structures differed between the large and the small seed tissues. By using the multicomponent peaks modeling method, the results show that the large seeds contained no significant differences (P > 0.05) in percentage of beta-sheet (average 37.0%) and alpha-helix (average 24.1%). However, the large seeds contained a lower (P < 0.05) percentage of beta-turns (18.1 vs 20.1%) and a lower (P < 0.05) ratio of beta-turns to alpha-helices (0.8 vs 0.9) and beta-turns to beta-sheets (0.5 vs 0.6). Our results demonstrate the potential of highly spatially resolved synchrotron-based FTIR microspectroscopy to reveal differences of structural molecular chemistry and protein secondary structures, which are associated with seed size variation and may affect germination behaviors.
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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) | 0,000 | 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 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 ».