Iron uptake proteins in algae and the role of Iron Starvation-Induced Proteins (ISIPs)
Notice bibliographique
Résumé
Iron is one of the most abundant elements on Earth, and it is essential for life. Despite the abundance of iron, its chemistry leads to very limited bioavailability, which has resulted in the evolution of a wide range of proteins involved in uptake and scavenging. However, because high intracellular concentrations of iron are toxic, iron homeostasis is essential for every organism. Approximately 30–40% of the ocean’s surface is characterized by very low chlorophyll concentrations and high concentrations of nitrate and phosphate. These High Nutrient-Low Chlorophyll (HNLC) regions are also characterized by low concentrations of iron, and studies on low-iron adapted diatom strains revealed the presence of iron starvation-induced proteins (ISIP), a group of unrelated novel proteins that are strongly up-regulated under iron limitation. First functional characterizations show that some of these ISIP proteins are involved in iron uptake. Here, we compare iron-uptake/storage proteins from 15 different algal species demonstrating that some well-characterized uptake proteins such as Natural Resistance Associated Macrophage Proteins (NRAMP) or the iron transporter1 (FTR1)-like permease show high similarities throughout the 15 algal species, while others such as Zinc-Regulated Transporter (ZRT)- and Iron-Regulated Transporter (IRT)-like proteins (ZIP) have a higher diversity amongst the algae analysed here. The focus of this review is ISIP proteins, which are distinct from ZIP, NRAMP and FTR1 permeases. ISIP2 proteins are transferrin-like proteins involved in Fe3+ uptake and ISIP1 is responsible for endocytosis of siderophore-bound iron. Additionally, in-silico analysis, combined with our localization study in a marine diatom, suggests that ISIP3 acts as an iron storage protein. Overall, our analysis concludes that marine algae combine iron uptake strategies widespread in other organisms, with algal-specific ISIPs as additional proteins for the utilization of diverse iron pools, thereby securing their success in iron-poor regions.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».