Protein body formation in leaves of <i><scp>N</scp>icotiana benthamiana</i>: a concentration‐dependent mechanism influenced by the presence of fusion tags
Notice bibliographique
Résumé
Protein bodies (PBs) are endoplasmic reticulum (ER) derived organelles originally found in seeds whose function is to accumulate seed storage proteins. It has been shown that PB formation is not limited to seeds and green fluorescent protein (GFP) fused to either elastin-like polypeptide (ELP) or hydrophobin (HFBI) fusion tags induce the formation of PBs in leaves of N. benthamiana. In this study, we compared the ELP- and HFBI-induced PBs and showed that ELP-induced PBs are larger than HFBI-induced PBs. The size of ELP- and HFBI-induced PBs increased over time along with the accumulation levels of their fused protein. Our results show that PB formation is a concentration-dependent mechanism in which proteins accumulating at levels higher than 0.2% of total soluble protein are capable of inducing PBs in vivo. Our results show that the presence of fusion tags is not necessary for the formation of PBs, but affects the distribution pattern and size of PBs. This was confirmed by PBs induced by fluorescent proteins as well as fungal xylanases. We noticed that in the process of PB formation, secretory and ER-resident molecules are passively sequestered into the lumen of PBs. We propose to use this property of PBs as a tool to increase the accumulation levels of erythropoietin and human interleukin-10 by co-expression with PB-inducing proteins.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».