Adaption of Roots to Nitrogen Deficiency Revealed by 3D Quantification and Proteomic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rapeseed (Brassica napus) is an important oil crop worldwide. However, severe inhibition of rapeseed production often occurs in the field due to nitrogen (N) deficiency. The root system is the main organ to acquire N for plant growth, but little is known about the mechanisms underlying rapeseed root adaptions to N deficiency. Here, dynamic changes in root architectural traits of N-deficient rapeseed plants were evaluated by 3D in situ quantification. Root proteome responses to N deficiency were analyzed by the tandem mass tag-based proteomics method, and related proteins were characterized further. Under N deficiency, rapeseed roots become longer, with denser cells in the meristematic zone and larger cells in the elongation zone of root tips, and also become softer with reduced solidity. A total of 171 and 755 differentially expressed proteins were identified in short- and long-term N-deficient roots, respectively. The abundance of proteins involved in cell wall organization or biogenesis was highly enhanced, but most identified peroxidases were reduced in the N-deficient roots. Notably, peroxidase activities also were decreased, which might promote root elongation while lowering the solidity of N-deficient roots. These results were consistent with the cell wall components measured in the N-deficient roots. Further functional analysis using transgenic Arabidopsis (Arabidopsis thaliana) plants demonstrated that the two root-related differentially expressed proteins contribute to the enhanced root growth under N deficiency conditions. These results provide insights into the global changes of rapeseed root responses to N deficiency and may facilitate the development of rapeseed cultivars with high N use efficiency through root-based genetic improvements.
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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 ».