Visualizing Glutamine Accumulation in Root Systems Involved in the Legume–Rhizobia Symbiosis by Placement on Agar Embedded with Companion Biosensor Cells
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Microbial symbiotic nitrogen fixation (SNF) occurs inside root nodules, where fixed-N (NH 4 + ) from rhizobia is first assimilated into the amino acid glutamine (Gln). Visualization of Gln dynamics in nodulated root systems of different plant species would require re-engineering transgenic Gln reporters specific for each rhizobia/host genotype. Here we demonstrate the use of companion biosensor cells called GlnLux (Escherichia coli auxotrophic for Gln and constitutively expressing lux) to image Gln accumulation in nodulated root systems across a diversity of legume/rhizobia species. Companion GlnLux cells are embedded into agar (GlnLux agar) upon which legume root systems are placed following freeze-thawing to cause Gln leakage. Photons released from nearby activated biosensor cells are captured using a photon capture camera. Using split root systems, we demonstrate that in diverse amide-exporting legumes (alfalfa, lentil, and green pea) and a ureide-exporting legume (soybean) that GlnLux agar imaging is sufficiently sensitive to detect Gln release from individual nodules and can differentiate root systems with active nif+ from inactive nif− nodules. The assay permits visualization of both source and sink dynamics of nodule Gln, specifically, Gln import into nodules from roots (for nodule growth and/or amino acid cycling), Gln assimilated from fixed nitrogen that accumulates inside nodules, and Gln export from nodules into roots from this assimilatory-N. GlnLux agar-based imaging is thus a new research tool to localize the accumulation and transfer of a critical amino acid required for rhizobia symbionts within legume phytobiomes. We discuss the ability of this technology to open new frontiers in basic research and its limitations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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