Quantitative iTRAQ proteome and comparative transcriptome analysis of elicitor‐induced Norway spruce (<b><i>Picea abies</i></b>) cells reveals elements of calcium signaling in the early conifer defense response
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Notice bibliographique
Résumé
Long-lived conifer trees depend on both constitutive and induced defenses for resistance against a myriad of potential pathogens and herbivores. In species of spruce (Picea spp.), several of the late events of pathogen-, insect-, or elicitor-induced defense responses have previously been characterized at the anatomical, biochemical, transcriptome, and proteome levels in stems and needles. However, accurately measuring the early events of induced cellular responses in a conifer is technically challenging due to limitations in the precise timing of induction and tissue sampling from intact trees following insect or fungal treatment. In the present study, we used the advantages of Norway spruce (Picea abies) cell suspensions combined with chitosan elicitation to investigate the early proteome response in a conifer. A combination of iTRAQ labeling and a new design of iterative sample analysis employing data-dependent exclusion lists were used for proteome analysis. This approach improved the coverage of the spruce proteome beyond that achieved in any prior study in a conifer system. Comparison of elicitor-induced proteome and transcriptome responses in Norway spruce cells consistently identified features associated with calcium-mediated signaling and response to oxidative stress that have not previously been observed in the response of intact trees to fungal attack.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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.
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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 découle