Transcriptional regulation of ACC deaminase gene expression in<i>Pseudomonas putida</i>UW4
Notice bibliographique
Résumé
One of the major mechanisms that plant growth-promoting bacteria use to facilitate plant growth is through the lowering of plant ethylene levels by the bacterial enzyme 1-aminocyclopropane-1-carboxylate (ACC) deaminase. Many of the bacterial ACC deaminase genes (acdS) that have been examined to date are under the transcriptional control of a leucine-responsive regulatory protein, Lrp, encoded by acdR and referred to here as AcdR. The work presented here is focused on how AcdR and the newly discovered AcdB protein from Pseudomonas putida UW4 are involved in the regulation of acdS expression. First, the results of gel retardation experiments showed that AcdR binds to the acdS regulatory region, and this binding activity in vitro is not affected by the addition of 2 mmol x L-1 ACC but can be eliminated by addition of 20 microg x mL-1 leucine. Second, a potential regulatory protein, AcdB, involved in the regulation of acdS expression, was identified through both yeast 2-hybrid screen and coimmunoprecipitation based on its ability to bind to AcdR; subsequently, its binding to the acdS regulatory region in the presence of ACC was shown by gel retardation experiments. The data are interpreted in terms of a model in which AcdR and AcdB co-regulate the expression of the acdS gene.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».