Free amino acid profiles suggest a possible role for asparagine in the control of storage-product accumulation in developing seeds of low- and high-protein soybean lines
Notice bibliographique
Résumé
Several approaches were taken to examine the role of N-assimilate supply in the control of soybean (Glycine max) seed composition. In the first study, developing seeds were grown in vitro with D-[U-14C]sucrose (Suc) and different concentrations of Gln. Light stimulated carbon flux into oil and protein, and was required to sustain Suc uptake and anabolic processes under conditions of elevated nitrogen supply. High Gln supply resulted in higher transcript levels of beta-conglycinin and oleosin. In the second study, analyses of soluble amino acid pools in two genetically related lines, NC103 and NC106 (low- and high-seed protein, respectively) showed that, in the light, NC106 accumulated higher levels of Asn and several other amino acids in developing cotyledons compared with NC103, whereas at the seed coat and apoplast levels both lines were similar. In the dark, NC103 accumulated Gln, Arg, and its precursors, suggesting a reduced availability of organic acids required for amino acid interconversions, while NC106 maintained higher levels of the pyruvate-derived amino acids Val, Leu, and Ile. Comparing NC103 and NC106, differences in seed composition were reflected in steady-state transcript levels of storage proteins and the lipogenic enzyme multi-subunit acetyl CoA carboxylase. In the third study, a positive correlation (P < or = 0.05) between free Asn in developing cotyledons and seed protein content at maturity was confirmed in a comparison of five unrelated field-grown cultivars. The findings support the hypothesis that high seed-protein content in soybean is determined by the capacity of the embryo to take up nitrogen sources and to synthesize storage proteins. Asn levels are probably tightly regulated in the embryo of high-protein lines, and may act as a metabolic signal of seed nitrogen status.
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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 | 0,000 | 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 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 ».