Differential Proteomic Analysis of the Resistant Soybean Infected by Soybean Cyst Nematode, Heterodera glycines Race 3
Notice bibliographique
Résumé
Plant parasitic nematode, Heterodera glycines (Soybean cyst nematode, SCN) is the major pathogen of Glycine max (soybean). This pathogen is widely distributed, seriously disserving, and has a wide approach for spreading. Huipizhi Heidou (ZDD2315), a germplasm resource of soybean originated in China, has an excellent resistance to SCN. In this paper, two-dimensional gel electrophoresis (2-DE) and mass spectrometry (MS) were employed to separate the differentially expressed proteins from soybean induced by SCN. The F4 separated populations from the cross between the resistant Huipizhi Heidou and the susceptible Liaodou 15 were used as test materials by bulked segregant analysis. The 2-DE gels analysis revealed 367 protein spots from the resistant samples and 372 protein spots from the sensitive samples. Among those protein spots, 23 protein spots from the resistant samples and 4 protein spots from the sensitive samples were differentially expressed, and then were selected for peptide mass fingerprinting (PMF) and sequencing assay by MS. Of the 27 differentially expressed proteins, 16 protein spots were identified by MALDI-TOF-MS and 11 were not identified due to low scores. Further analysis showed that the majority of these 16 proteins were involved in defense, energy and metabolism, suggesting that they might be related to the soybean resistance to SCN.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».