Functional proteomics-aided selection of protease inhibitors for herbivore insect control
Notice bibliographique
Résumé
Studies have reported the potential of protease inhibitors to engineer insect resistance in transgenic plants but the general usefulness of this approach in crop protection still remains to be established. Insects have evolved strategies to cope with dietary protease inhibitors, such as the use of proteases recalcitrant to inhibition, that often make the selection of effective inhibitors very challenging. Here, we used a functional proteomics approach for the 'capture' of Cys protease targets in crude protein extracts as a tool to identify promising cystatins for plant improvement. Two cystatins found to differ in their efficiency to capture Cys proteases of the coleopteran pest Leptinotarsa decemlineata also differed in their usefulness to produce transgenic potato lines resistant to this insect. Plants expressing the most potent cystatin at high level had a strong repressing effect on larval growth and leaf intake, while plants expressing the weakest cystatin showed no effect on both two parameters compared to untransformed parental line used for genetic transformation. Our data underline the relevance of considering the whole range of possible protease targets when selecting an inhibitor for plant pest control. They also confirm the feasibility of developing cystatin-expressing transgenics resistant to a major pest of potato.
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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 | 0,001 | 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 ».