Quantitative Phosphoproteomic and Physiological Analyses Provide Insights into the Formation of the Variegated Leaf in Catalpa fargesii
Notice bibliographique
Résumé
Variegated plants are valuable materials for investigating leaf color regulated mechanisms. To unveil the role of posttranslational modification in the variegated phenotype, we conducted global quantitative phosphoproteomic analysis on different leaf color sectors of Maiyuanjinqiu and the corresponding of Catalpa fargesii using Ti4+-IMAC phosphopeptide enrichment. A total of 3778 phosphorylated sites assigned to 1646 phosphoproteins were identified, and 3221 in 1434 proteins were quantified. Differential phosphoproteins (above 1.5 or below 1/1.5) in various leaf color sectors were selected for functional enrichment analyses. Gene ontology (GO) enrichment revealed that processes of photosynthesis, regulation of the generation of precursor metabolites, response to stress, homeostasis, amino acid metabolism, transport–related processes, and most of the energy metabolisms might contribute to leaf color. KEGG pathway enrichment analysis was performed based on differential phosphoproteins (DPs) in different organelles. The result showed that most enriched pathways were located in the chloroplasts and cytosol. The phosphorylation levels of glycometabolism enzymes might greatly affect leaf variegation. Measurements of fluorescence parameters and enzyme activities confirmed that protein phosphorylation could affect plant physiology by regulating enzyme activity. These results provide new clues for further study the formation mechanisms of naturally variegated phenotype.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».