Effect of in vitro cold acclimation of Deschampsia antarctica on the accumulation of proteins with antifreeze activity
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».