Identification of Low-Abundance Lipid Droplet Proteins in Seeds and Seedlings
Notice bibliographique
Résumé
The developmental program of seed formation, germination, and early seedling growth requires not only tight regulation of cell division and metabolism, but also concerted control of the structure and function of organelles, which relies on specific changes in their protein composition. Of particular interest is the switch from heterotrophic to photoautotrophic seedling growth, for which cytoplasmic lipid droplets (LDs) play a critical role as depots for energy-rich storage lipids. Here, we present the results of a bottom-up proteomics study analyzing the total protein fractions and LD-enriched fractions in eight different developmental phases during silique (seed) development, seed germination, and seedling establishment in Arabidopsis (Arabidopsis thaliana). The quantitative analysis of the LD proteome using LD-enrichment factors led to the identification of six previously unidentified and comparably low-abundance LD proteins, each of which was confirmed by intracellular localization studies with fluorescent protein fusions. In addition to these advances in LD protein discovery and the potential insights provided to as yet unexplored aspects in plant LD functions, our data set allowed for a comparative analysis of the LD protein composition throughout the various developmental phases examined. Among the most notable of the alterations in the LD proteome were those during seedling establishment, indicating a switch in the physiological function(s) of LDs after greening of the cotyledons. This work highlights LDs as dynamic organelles with functions beyond lipid storage.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».