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Enregistrement W3006263499 · doi:10.1093/jxb/eraa071

Effect of in vitro cold acclimation of Deschampsia antarctica on the accumulation of proteins with antifreeze activity

2020· article· en· W3006263499 sur OpenAlexafffund
Stefanía Short, Rommy Díaz, John Quiñones, Jorge F. Beltrán, Jorge G. Farías, Steffen P. Graether, León A. Bravo

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Botany · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación TecnológicaComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAntifreeze proteinApoplastAcclimatizationAntifreezeBotanyBiologyChemistryBiochemistryCell wall

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deschampsia antarctica has managed to colonize the maritime Antarctic. One of the main factors associated with its tolerance to low temperatures is the presence of apoplastic proteins with antifreeze activity. This work focuses on the effect of cold acclimation of D. antarctica on the accumulation of apoplastic proteins with antifreeze activity. Antifreeze proteins present in apoplastic extracts were purified by ice affinity purification, and their identity was determined by protein sequencing. D. antarctica plants were subjected to 22 days of cold acclimation at 4 °C. The highest content of apoplastic proteins with antifreeze activity was obtained at between 12 and 16 days of acclimation. Protein sequencing allowed their identification with >95% probability. Percentage coverage was 74% with D. antarctica ice recrystallization inhibition protein 1 (DaIRIP1) and 55% with DaIRIP3. Cold acclimation of D. antarctica improved the yield of apoplastic proteins, and resulted in an increase in the antifreeze activity of apoplastic extracts. An in silico analysis suggested that the fluctuations presented by the three-dimensional structures of DaIRIPs help to explain the presence of certain DaIRIPs in apoplastic extracts under the cold acclimation conditions evaluated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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