Eliminating the purple acid phosphatase At<scp>PAP</scp>26 in <i>Arabidopsis thaliana</i> delays leaf senescence and impairs phosphorus remobilization
Notice bibliographique
Résumé
Limitation of crop productivity by suboptimal phosphorus (P) nutrition is a widespread concern. Enhanced crop P-use efficiency could be achieved by improving P remobilization from senescing leaves to developing tissues and seeds. Transcriptomic studies indicate that hundreds of Arabidopsis thaliana genes are up-regulated during leaf senescence, including that encoding the purple acid phosphatase (PAP) AtPAP26 (At5g34850). In this study, biochemical and functional genomic tools were integrated to test the hypothesis that AtPAP26 participates in P remobilization during leaf senescence. An eightfold increase in acid phosphatase activity of senescing leaves was correlated with the accumulation of AtPAP26 transcripts and immunoreactive AtPAP26 polypeptides. Senescing leaves of an atpap26 T-DNA insertion mutant displayed a > 90% decrease in acid phosphatase activity, markedly impaired P remobilization efficiency and delayed senescence. This was paralleled by reduced seed total P concentrations and germination rates. These results demonstrate that AtPAP26 loss of function causes dramatic effects that cannot be compensated for by any other PAP isozyme, even though Arabidopsis contains 29 different PAP genes. Our current and earlier studies establish that AtPAP26 not only helps to scavenge P from organic P sources when Arabidopsis is cultivated in inorganic orthophosphate (Pi)-deficient soils, but also has an important P remobilization function during leaf senescence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».