Proteomic Studies on the Effects of Lipo-Chitooligosaccharide and Thuricin 17 under Unstressed and Salt Stressed Conditions in Arabidopsis thaliana
Notice bibliographique
Résumé
Plants, being sessile organisms, are exposed to widely varying environmental conditions throughout their life cycle. Compatible plant-microbe interactions favor plant growth and development, and help plants deal with these environmental challenges. Microorganisms produce a diverse range of elicitor molecules to establish symbiotic relationships with the plants they associate with, in a given ecological niche. Lipo-chitooligosaccharide (LCO) and Thuricin 17 (Th17) are two such compounds shown to positively influence plant growth of both legumes and non-legumes. Arabidopsis thaliana responded positively to treatment with the bacterial signal compounds LCO and Th17 in the presence of salt stress (up to 250 mM NaCl). Shotgun proteomics of unstressed and 250 mM NaCl stressed A. thaliana rosettes (7 days post stress) in combination with the LCO and Th17 revealed many known, putative, hypothetical, and unknown proteins. Overall, carbon and energy metabolic pathways were affected under both unstressed and salt stressed conditions when treated with these signals. PEP carboxylase, Rubisco-oxygenase large subunit, pyruvate kinase, and proteins of photosystems I and II were some of the noteworthy proteins enhanced by the signals, along with other stress related proteins. These findings suggest that the proteome of A. thaliana rosettes is altered by the bacterial signals tested, and more so under salt stress, thereby imparting a positive effect on plant growth under high salt stress. The roles of the identified proteins are discussed here in relation to salt stress adaptation, which, when translated to field grown crops can be a crucial component and of significant importance in agriculture and global food production. The mass spectrometry proteomics data have been deposited to the ProteomeXchange with identifier PXD004742.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».