Relative quantitative proteomic analysis reveals wound response proteins correlated with after‐cooking darkening
Notice bibliographique
Résumé
Many common potato tuber defects are difficult to elucidate because of the degree of genetic complexity involved, making systems biology approaches necessary. Interaction between chlorogenic acid and iron is responsible for the darkening of potato tuber tissues upon heating--termed after-cooking darkening (ACD). To explore mechanisms of darkening severity in tuber tissues, we have employed relative quantitative proteomics to discover differentially expressed proteins involved in ACD. Tuber tissue samples were collected from a family of diploid clones which possess a highly segregated degree of the darkening. Exploiting this segregation, as well as the observation that darkening is more prevalent in the stem end of the tuber than the apical end, three sample groups were formed: (i) stem ends of three high-ACD clones, (ii) stem ends of three low-ACD clones, and (iii) apical ends of three low-ACD clones. Protein samples were digested and differentially labeled using isotopic reductive methylation, allowing for an orthogonal two-way comparison of protein profiles of the sample groups using 2-D-LC-MS/MS. Using a cutoff fold change of 2 between the high- and the low-ACD sample groups, 30 proteins showed a correlation with tissue darkening. Overall, we observed changes in relative protein abundance that showed an enhanced wound-response program in high-ACD tissues. Among these proteins, five proteins were further validated at the transcript level using qRT-PCR. These proteins may be incorporated into design strategies to create potato cultivars with low levels of ACD.
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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) | 0,001 | 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 ».