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Enregistrement W2345049998 · doi:10.1038/hortres.2016.12

Proteome changes in banana fruit peel tissue in response to ethylene and high-temperature treatments

2016· article· en· W2345049998 sur OpenAlexafffund
Lina Du, Jun Song, Charles F. Forney, Leslie Campbell Palmer, Sherry Fillmore, Zhaoqi Zhang

Notice bibliographique

RevueHorticulture Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMinistry of Education, India
Mots-clésEthyleneRipeningClimactericBiologyCinnamyl-alcohol dehydrogenaseProteomeBanana peelChlorophyllAromaCarotenoidFood scienceMetabolismBiochemistryBotanyHorticultureBiosynthesisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Banana (Musa AAA group) is one of the most consumed fruits in the world due to its flavor and nutritional value. As a typical climacteric fruit, banana responds to ethylene treatment, which induces rapid changes of color, flavor (aroma and taste), sweetness and nutritional composition. It has also been reported that ripening bananas at temperatures above 24 °C inhibits chlorophyll breakdown and color formation but increases the rate of senescence. To gain fundamental knowledge about the effects of high temperature and ethylene on banana ripening, a quantitative proteomic study employing multiplex peptide stable isotope dimethyl labeling was conducted. In this study, green (immature) untreated banana fruit were subjected to treatment with 10 μL L(-1) of ethylene for 24 h. After ethylene treatment, treated and untreated fruit were stored at 20 or 30 °C for 24 h. Fruit peel tissues were then sampled after 0 and 1 day of storage, and peel color and chlorophyll fluorescence were evaluated. Quantitative proteomic analysis was conducted on the fruit peels after 1 day of storage. In total, 413 common proteins were identified and quantified from two biological replicates. Among these proteins, 91 changed significantly in response to ethylene and high-temperature treatments. Cluster analysis on these 91 proteins identified 7 groups of changed proteins. Ethylene treatment and storage at 20 °C induced 40 proteins that are correlated with pathogen resistance, cell wall metabolism, ethylene biosynthesis, allergens and ribosomal proteins, and it repressed 36 proteins that are associated with fatty acid and lipid metabolism, redox-oxidative responses, and protein biosynthesis and modification. Ethylene treatment and storage at 30 °C induced 32 proteins, which were mainly similar to those in group 1 but also included 8 proteins in group 3 (identified as chitinase, cinnamyl alcohol dehydrogenase 1, cysteine synthase, villin-2, leucine-transfer RNA ligase, CP47 protein and calmodulin) and repressed 43 proteins in 4 groups (groups 4-7), of which 6 were associated with photosynthesis II oxygen-evolving protein, the photosynthesis I reaction center, sugar metabolism, the redox-oxidative system and fatty acid metabolism. Differences in the response to ethylene and holding temperature at 30 °C were also revealed and have been discussed. The identities and quantities of the proteins found were linked with quality changes. This study demonstrates that ethylene and high temperature influence banana fruit ripening and senescence at the proteomic level and reveals the mechanisms by which high temperature accelerates banana fruit ripening.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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