Imaging plant cell death: GFP-Nit1 aggregation marks an early step of wound and herbicide induced cell death
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A great deal is known about the morphological endpoints of plant cell death, but relatively little is known about its sequence of events and/or its execution at the biochemical level. Live cell imaging using GFP-tagged markers is a powerful way to provide dynamic portraits of a cellular process that can in turn provide a descriptive foundation valuable for future biochemical and genetic investigations. RESULTS: While characterizing a collection of random GFP-protein fusion markers we discovered that mechanical wounding induces rapid aggregation of a GFP-Nitrilase 1 fusion protein in Arabidopsis cells directly abutting wound sites. Time-lapse imaging of this response shows that the aggregation occurs in cells that subsequently die 30-60 minutes post-wounding, indicating that GFP-Nit1 aggregation is an early marker of cell death at wound sites. Time-lapse confocal imaging was used to characterize wound-induced cell death using GFP-Nit1 and markers of the nucleus and endoplasmic reticulum. These analyses provide dynamic portraits of well-known death-associated responses such as nuclear contraction and cellular collapse and reveal novel features such as nuclear envelope separation, ER vesiculation and loss of nuclear-lumen contents. As a parallel system for imaging cell death, we developed a chemical method for rapidly triggering cell death using the herbicides bromoxynil or chloroxynil which cause rapid GFP-Nit1 aggregation, loss of nuclear contents and cellular collapse, but not nuclear contraction, separating this response from others during plant cell death. CONCLUSION: Our observations place aggregation of Nitrilase 1 as one of the earliest events associated with wound and herbicide-induced cell death and highlight several novel cellular events that occur as plant cells die. Our data create a detailed descriptive framework for future investigations of plant cell death and provide new tools for both its cellular and biochemical analysis.
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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)
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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
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Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».