Comparative Proteome Analyses Reveal that Nitric Oxide Is an Important Signal Molecule in the Response of Rice to Aluminum Toxicity
Notice bibliographique
Résumé
Acidic soils inhibit crop yield and reduce grain quality. One of the major contributing factors to acidic soil is the presence of soluble aluminum (Al(3+)) ions, but the mechanisms underlying plant responses to Al(3+) toxicity remain elusive. Nitric oxide (NO) is an important messenger and participates in various plant physiological responses. Here, we demonstrate that Al(3+) induced an increase of NO in rice seedlings; adding exogenous NO alleviated the Al(3+) toxicity related to rice growth and photosynthetic capacity, effects that could be reversed by suppressing NO metabolism. Comparative proteomic analyses successfully identified 92 proteins that showed differential expression after Al(3+) or NO treatment. In particular, some of the proteins are involved in reactive oxygen species (ROS) and reactive nitrogen species (RNS) metabolism. Further analyses confirmed that NO treatment reduced Al(3+)-induced ROS and RNS toxicities by increasing the activities and protein expression of antioxidant enzymes, as well as S-nitrosoglutathione reductase (GSNOR). Suppressing GSNOR enzymatic activity aggravated Al(3+) damage to rice and increased the accumulation of RNS. NO treatment altered the expression of proteins associated with cell wall synthesis, cell division and cell structure, calcium signaling and defense responses. On the basis of these results, we propose that NO activates multiple pathways that enhance rice adaptation to Al(3+) toxicity. Such findings may be applicable to crop engineering to enhance yield and improve stress tolerance.
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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 ».