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Enregistrement W2504908266 · doi:10.1021/acs.jproteome.6b00224

Carnivorous Nutrition in Pitcher Plants (<i>Nepenthes</i> spp.) via an Unusual Complement of Endogenous Enzymes

2016· article· en· W2504908266 sur OpenAlexafffund
Linda Lee, Ye Zhang, Brittany Ozar, Christoph W. Sensen, David C. Schriemer

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and Biological Electrophysiology Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésComplement (music)Carnivorous plantBiologyEnzymeEndogenyBotanyBiochemistryEcologyGenePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants belonging to the genus Nepenthes are carnivorous, using specialized pitfall traps called "pitchers" that attract, capture, and digest insects as a primary source of nutrients. We have used RNA sequencing to generate a cDNA library from the Nepenthes pitchers and applied it to mass spectrometry-based identification of the enzymes secreted into the pitcher fluid using a nonspecific digestion strategy superior to trypsin in this application. This first complete catalog of the pitcher fluid subproteome includes enzymes across a variety of functional classes. The most abundant proteins present in the secreted fluid are proteases, nucleases, peroxidases, chitinases, a phosphatase, and a glucanase. Nitrogen recovery involves a particularly rich complement of proteases. In addition to the two expected aspartic proteases, we discovered three novel nepenthensins, two prolyl endopeptidases that we name neprosins, and a putative serine carboxypeptidase. Additional proteins identified are relevant to pathogen-defense and secretion mechanisms. The full complement of acid-stable enzymes discovered in this study suggests that carnivory in the genus Nepenthes can be sustained by plant-based mechanisms alone and does not absolutely require bacterial symbiosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, 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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