Identification and Characterization of Arabidopsis Seed Coat Mucilage Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Plant cell wall proteins are important regulators of cell wall architecture and function. However, because cell wall proteins are difficult to extract and analyze, they are generally poorly understood. Here, we describe the identification and characterization of proteins integral to the Arabidopsis (Arabidopsis thaliana) seed coat mucilage, a specialized layer of the extracellular matrix composed of plant cell wall carbohydrates that is used as a model for cell wall research. The proteins identified in mucilage include those previously identified by genetic analysis, and several mucilage proteins are reduced in mucilage-deficient mutant seeds, suggesting that these proteins are genuinely associated with the mucilage. Arabidopsis mucilage has both nonadherent and adherent layers. Both layers have similar protein profiles except for proteins involved in lipid metabolism, which are present exclusively in the adherent mucilage. The most abundant mucilage proteins include a family of proteins named TESTA ABUNDANT1 (TBA1) to TBA3; a less abundant fourth homolog was named TBA-LIKE (TBAL). TBA and TBAL transcripts and promoter activities were detected in developing seed coats, and their expression requires seed coat differentiation regulators. TBA proteins are secreted to the mucilage pocket during differentiation. Although reverse genetics failed to identify a function for TBAs/TBAL, the TBA promoters are highly expressed and cell type specific and so should be very useful tools for targeting proteins to the seed coat epidermis. Altogether, these results highlight the mucilage proteome as a model for cell walls in general, as it shares similarities with other cell wall proteomes while also containing mucilage-specific features.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».