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Enregistrement W3014867075 · doi:10.1038/s41467-020-15539-8

Mild proteasomal stress improves photosynthetic performance in Arabidopsis chloroplasts

2020· article· en· W3014867075 sur OpenAlexaff
Julia Grimmer, Stefan Helm, Dirk Dobritzsch, Gerd Hause, Gerta Shema, René P. Zahedi, Sacha Baginsky

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésCytosolPlastidChloroplastThylakoidProteasomeCell biologyOrganelleArabidopsisBiogenesisProtein degradationBiologyProtein turnoverProtein targetingPhotosynthesisTransport proteinBiochemistryCellular compartmentMutantProtein biosynthesisMembrane proteinGeneCellEnzymeMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proteasome is an essential protein-degradation machinery in eukaryotic cells that controls protein turnover and thereby the biogenesis and function of cell organelles. Chloroplasts import thousands of nuclear-encoded precursor proteins from the cytosol, suggesting that the bulk of plastid proteins is transiently exposed to the cytosolic proteasome complex. Therefore, there is a cytosolic equilibrium between chloroplast precursor protein import and proteasomal degradation. We show here that a shift in this equilibrium, induced by mild genetic proteasome impairment, results in elevated precursor protein abundance in the cytosol and significantly increased accumulation of functional photosynthetic complexes in protein import-deficient chloroplasts. Importantly, a proteasome lid mutant shows improved photosynthetic performance, even in the absence of an import defect, signifying that functional precursors are continuously degraded. Hence, turnover of plastid precursors in the cytosol represents a mechanism to constrain thylakoid membrane assembly and photosynthetic electron transport.

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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,578

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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