Identification and characterization of two bisabolene synthases from linear glandular trichomes of sunflower (Helianthus annuus L., Asteraceae)
Notice bibliographique
Résumé
Sunflower is known to produce a variety of bisabolene-type sesquiterpenes and accumulates these substances in trichomes of leaves, stems and flowering parts. A bioinformatics approach was used to identify the enzyme responsible for the initial step in the biosynthesis of these compounds from its precursor farnesyl pyrophosphate. Based on sequence similarity with a known bisabolene synthases from Arabidopsis thaliana AtTPS12, candidate genes of Helianthus were searched in EST-database and used to design specific primers. PCR experiments identified two candidates in the RNA pool of linear glandular trichomes of sunflower. Their sequences contained the typical motifs of sesquiterpene synthases and their expression in yeast functionally characterized them as bisabolene synthases. Spectroscopic analysis identified the stereochemistry of the product of both enzymes as (Z)-γ-bisabolene. The origin of the two sunflower bisabolene synthase genes from the transcripts of linear trichomes indicates that they may be involved in the synthesis of sesquiterpenes produced in these trichomes. Comparison of the amino acid sequences of the sunflower bisabolene synthases showed high similarity with sesquiterpene synthases from other Asteracean species and indicated putative evolutionary origin from a β-farnesene synthase.
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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 ».