Rational Design of Novel Fluorescent Enzyme Biosensors for Direct Detection of Strigolactones
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Strigolactones are plant hormones and rhizosphere signalling molecules with key roles in plant development, mycorrhizal fungal symbioses, and plant parasitism. Currently, sensitive, specific, and high-throughput methods of detecting strigolactones are limited. Here, we developed genetically encoded fluorescent strigolactone biosensors based on the strigolactone receptors DAD2 from Petunia hybrida, and HTL7 from Striga hermonthica via domain insertion of circularly permuted GFP. The DAD2 biosensor exhibited loss of cpGFP fluorescence in vitro upon treatment with the strigolactones 5-deoxystrigol and orobanchol, or the strigolactone analogue GR24. The biosensor likewise responded to strigolactones in an in vivo protoplast system, and retained strigolactone hydrolysis activity. The ShHTL7 biosensor exhibited loss of cpGFP fluorescence upon GR24 treatment in vitro, and responded to a specific inhibitor of ShHTL7 but not DAD2, indicating that the biosensors retained the specificity of their parent receptors. These biosensors have applications in high-throughput screening, and may also have utility for studying strigolactone biology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».