Protein Bodies in Leaves Exchange Contents through the Endoplasmic Reticulum
Notice bibliographique
Résumé
Protein bodies (PBs) are organelles found in seeds whose main function is the storage of proteins that are used during germination for sustaining growth. PBs can also be induced to form in leaves when foreign proteins are produced at high levels in the endoplasmic reticulum (ER) and when fused to one of three tags: Zera®, elastin-like polypeptides (ELP), or hydrophobin-I (HFBI). In this study, we investigate the differences between ELP, HFBI and Zera PB formation, packing, and communication. Our results confirm the ER origin of all three fusion-tag-induced PBs. We show that secretory pathway proteins can be sequestered into all types of PBs but with different patterns, and that different fusion tags can target a specific protein to different PBs. Zera PBs are mobile and dependent on actomyosin motility similar to ELP and HFBI PBs. We show in vivo trafficking of proteins between PBs using GFP photoconversion. We also show that protein trafficking between ELP or HFBI PBs is faster and proteins travel further when compared to Zera PBs. Our results indicate that fusion-tag-induced PBs do not represent terminally stored cytosolic organelles, but that they form in, and remain part of the ER, and dynamically communicate with each other via the ER. We hypothesize that the previously documented PB mobility along the actin cytoskeleton is associated with ER movement rather than independent streaming of detached organelles.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».