Advances in plant proteomics toward improvement of crop productivity and stress resistancex
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».