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Enregistrement W2025333103 · doi:10.4141/cjps09060

Discovery of an antifreeze protein in the leaves of <i>Ammopiptanthus nanus</i>

2010· article· en· W2025333103 sur OpenAlexvenueno aff
Shuai Yu, Le Yin, Shu‐Zhen Mu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntifreeze proteinSize-exclusion chromatographyBiologyDifferential scanning calorimetryOverwinteringThermal hysteresisBotanyBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overwintering plants produce antifreeze proteins (AFPs) that allow plants to survive under freezing or sub-freezing conditions. Ammopiptanthus nanus (M. Pop.) Cheng f. grows in the desert of Xinjiang, P.R. China, and our objective was to determine if its survival was dependent on AFP and to identify the protein. Using anion exchange and gel filtration, the AFP was extracted, isolated and purified from cold-acclimated A. nanus leaves. The thermal hysteresis activity (THA) of the antifreeze proteins was measured by differential scanning calorimetry. The THA of the AFP was 0.46°C when the concentration of the protein was 20 mg mL-1. The molecular weight of a band was about 119.24 kDa in SDS-PAGE gel. We detected (P < 0.05) the ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase/oxygenase large subunit by analyzing the 119.24 kDa protein using the Waters SYNAPT™ high definition mass spectrometry (HDMS™) System. Our results indicate that there is an AFP in A. nanus leaves, and that it may play a vital role as a defence against the cold climate, thus increasing the chances for survival of A. nanus in its desert habitat.Key words: Thermal hysteresis activity, differential scanning calorimetry, extraction, purification, cold climate, desert habitat

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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