White Lupin Cluster Root Acclimation to Phosphorus Deficiency and Root Hair Development Involve Unique Glycerophosphodiester Phosphodiesterases
Notice bibliographique
Résumé
White lupin (Lupinus albus) is a legume that is very efficient in accessing unavailable phosphorus (Pi). It develops short, densely clustered tertiary lateral roots (cluster/proteoid roots) in response to Pi limitation. In this report, we characterize two glycerophosphodiester phosphodiesterase (GPX-PDE) genes (GPX-PDE1 and GPX-PDE2) from white lupin and propose a role for these two GPX-PDEs in root hair growth and development and in a Pi stress-induced phospholipid degradation pathway in cluster roots. Both GPX-PDE1 and GPX-PDE2 are highly expressed in Pi-deficient cluster roots, particularly in root hairs, epidermal cells, and vascular bundles. Expression of both genes is a function of both Pi availability and photosynthate. GPX-PDE1 Pi deficiency-induced expression is attenuated as photosynthate is deprived, while that of GPX-PDE2 is strikingly enhanced. Yeast complementation assays and in vitro enzyme assays revealed that GPX-PDE1 shows catalytic activity with glycerophosphocholine while GPX-PDE2 shows highest activity with glycerophosphoinositol. Cell-free protein extracts from Pi-deficient cluster roots display GPX-PDE enzyme activity for both glycerophosphocholine and glycerophosphoinositol. Knockdown of expression of GPX-PDE through RNA interference resulted in impaired root hair development and density. We propose that white lupin GPX-PDE1 and GPX-PDE2 are involved in the acclimation to Pi limitation by enhancing glycerophosphodiester degradation and mediating root hair development.
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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) | 0,000 | 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 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 ».