Functional characterization and discovery of modulators of SbMATE, the agronomically important aluminium tolerance transporter from Sorghum bicolor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract About 50% of the world’s arable land is strongly acidic (pH ≤ 5). The low pH solubilizes root-toxic ionic aluminium (Al 3+ ) species from clay minerals, driving the evolution of counteractive adaptations in cultivated crops. The food crop Sorghum bicolor upregulates the membrane-embedded transporter protein SbMATE in its roots. SbMATE mediates efflux of the anionic form of the organic acid, citrate, into the soil rhizosphere, chelating Al 3+ ions and thereby imparting Al-resistance based on excluding Al +3 from the growing root tip. Here, we use electrophysiological, radiolabeled, and fluorescence-based transport assays in two heterologous expression systems to establish a broad substrate recognition profile of SbMATE, showing the proton and/or sodium-driven transport of 14C -citrate anion, as well as the organic monovalent cation, ethidium, but not its divalent analog, propidium. We further complement our transport assays by measuring substrate binding to detergent-purified SbMATE protein. Finally, we use the purified membrane protein as an antigen to discover native conformation-binding and transport function-altering nanobodies using an animal-free, mRNA/cDNA display technology. Our results demonstrate the utility of using Pichia pastoris as an efficient eukaryotic host to express large quantities of functional plant transporter proteins. The nanobody discovery approach is applicable to other non-immunogenic plant proteins.
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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 | 0,000 | 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 ».