Proteomics analysis of salt-induced leaf proteins in two rice germplasms with different salt sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Lee, D.-G., Park, K. W., An, J. Y., Sohn, Y. G., Ha, J. K., Kim, H. Y., Bae, D. W., Lee, K. H., Kang, N. J., Lee, B.-H., Kang, K.-Y. and Lee, J. J. 2011. Proteomics analysis of salt-induced leaf proteins in two rice germplasms with different salt sensitivity. Can. J. Plant Sci. 91: 337–349. This study was conducted to investigate salt-stress-related physiological responses and proteomics changes in the leaves of two rice (Oryza sativa L.) cultivars. Shoot growth and water content of rice leaves were more severely reduced in Dalseongaengmi-44 than in Dongjin under salt stress. The salt-sensitive Dalseongaengmi-44 exhibited a greater increase in sodium ion accumulation in its leaves than the salt tolerant Dongjin. Comparative analysis of the rice leaf proteins using two-dimensional gel electrophoresis (2-DGE) revealed that a total of 23 proteins were up-regulated under salt stress. Based on matrix-assisted laser desorption ionization-time of flight mass spectrometry and/or electrospray ionization-tandem mass spectrometry analyses, the 23 protein spots were found to represent 16 different proteins. Ten of the identified proteins were previously reported to be salt-responsive proteins, while six, class III peroxidase 29 precursor, beta-1,3-glucanase precursor, OSJNBa0086A10.7 (putative transcription factor), putative chaperon 21 precursor, Rubisco activase small isoform precursor and drought-induced S-like ribonuclease, were novel salt-induced proteins. Under salt stress, fragmentation was increased in several proteins containing the Rubisco large chain. The results of these physiological and proteomics analyses provide useful information that can lead to a better understanding of the molecular basis of salt-stress responses in rice.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».