Proteomic changes in maize as a response to heavy metal (lead) stress revealed by iTRAQ quantitative proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Lead (Pb), a heavy metal, has become a crucial pollutant in soil and water, causing not only permanent and irreversible health problems, but also substantial reduction in crop yields. In this study, we conducted proteome analysis of the roots of the non-hyperaccumulator inbred maize line 9782 at four developmental stages (0, 12, 24, and 48 h) under Pb pollution using isobaric tags for relative and absolute quantification technology. A total of 252, 72 and 116 proteins were differentially expressed between M12 (after 12-h Pb treatment) and CK (water-mocked treatment), M24 (after 24-h Pb treatment) and CK, and M48 (after 48-h Pb treatment) and CK, respectively. In addition, 14 differentially expressed proteins were common within each comparison group. Moreover, Cluster of Orthologous Groups enrichment analysis revealed predominance of the proteins involved in posttranslational modification, protein turnover, and chaperones. Additionally, the changes in protein profiles showed a lower concordance with corresponding alterations in transcript levels, indicating important roles for transcriptional and posttranscriptional regulation in the response of maize roots to Pb pollution. Furthermore, enriched functional categories between the successive comparisons showed that the proteins in functional categories of stress, redox, signaling, and transport were highly up-regulated, while those in the functional categories of nucleotide metabolism, amino acid metabolism, RNA, and protein metabolism were down-regulated. This information will help in furthering our understanding of the detailed mechanisms of plant responses to heavy metal stress by combining protein and mRNA profiles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».