Advances in plant proteomics toward improvement of crop productivity and stress resistancex
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Notice bibliographique
Résumé
Abiotic and biotic stresses constrain plant growth and development negatively impacting crop production. Plants have developed stress-specific adaptations as well as simultaneous responses to a combination of various abiotic stresses with pathogen infection. The efficiency of stress-induced adaptive responses is dependent on activation of molecular signaling pathways and intracellular networks by modulating expression, or abundance, and/or post-translational modification (PTM) of proteins primarily associated with defense mechanisms. In this review, we summarize and evaluate the contribution of proteomic studies to our understanding of stress response mechanisms in different plant organs and tissues. Advanced quantitative proteomic techniques have improved the coverage of total proteomes and sub-proteomes from small amounts of starting material, and characterized PTMs as well as protein-protein interactions at the cellular level, providing detailed information on organ- and tissue-specific regulatory mechanisms responding to a variety of individual stresses or stress combinations during plant life cycle. In particular, we address the tissue-specific signaling networks localized to various organelles that participate in stress-related physiological plasticity and adaptive mechanisms, such as photosynthetic efficiency, symbiotic nitrogen fixation, plant growth, tolerance and common responses to environmental stresses. We also provide an update on the progress of proteomics with major crop species and discuss the current challenges and limitations inherent to proteomics techniques and data interpretation for non-model organisms. Future directions in proteomics research toward crop improvement are further discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle