Plant Aquaporins: Genome-Wide Identification, Transcriptomics, Proteomics, and Advanced Analytical Tools
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Aquaporins (AQPs) are channel-forming integral membrane proteins that facilitate the movement of water and many other small molecules. Compared to animals, plants contain a much higher number of AQPs in their genome. Homology-based identification of AQPs in sequenced species is feasible because of the high level of conservation of protein sequences across plant species. Genome-wide characterization of AQPs has highlighted several important aspects such as distribution, genetic organization, evolution and conserved features governing solute specificity. From a functional point of view, the understanding of AQP transport system has expanded rapidly with the help of transcriptomics and proteomics data. The efficient analysis of enormous amounts of data generated through omic scale studies has been facilitated through computational advancements. Prediction of protein tertiary structures, pore architecture, cavities, phosphorylation sites, heterodimerization, and co-expression networks has become more sophisticated and accurate with increasing computational tools and pipelines. However, the effectiveness of computational approaches is based on the understanding of physiological and biochemical properties, transport kinetics, solute specificity, molecular interactions, sequence variations, phylogeny and evolution of aquaporins. For this purpose, tools like Xenopus oocyte assays, yeast expression systems, artificial proteoliposomes, and lipid membranes have been efficiently exploited to study the many facets that influence solute transport by AQPs. In the present review, we discuss genome-wide identification of AQPs in plants in relation with recent advancements in analytical tools, and their availability and technological challenges as they apply to AQPs. An exhaustive review of omics resources available for AQP research is also provided in order to optimize their efficient utilization. Finally, a detailed catalog of computational tools and analytical pipelines is offered as a resource for AQP research. □
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle