MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3086855452 · doi:10.2174/0929866527666200910164118

Characterization of Seed Proteome Profile of Wild and Cultivated Chickpeas of India

2020· article· en· W3086855452 sur OpenAlexaboutno aff
Santanu Dhar, Mamta Bhattacharjee, Debabrat Baishya, Sumita Acharjee

Notice bibliographique

RevueProtein and Peptide Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKirkhouse Trust
Mots-clésProteomeBiologyStorage proteinTwo-dimensional gel electrophoresisProteaseLegumeProteomicsGel electrophoresisCropBotanyGeneBiochemistryEnzymeAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chickpea is a widely grown legume in India, Australia, Canada, and Mediterranean regions. Seeds of chickpea are good source of protein for both human and animals. Wild relatives of chickpea (Cicer arietinum) are the potential gene pool for crop improvement; however, very little information is available on the seed proteome of these wild chickpeas. OBJECTIVE: We aimed to analyze the seed proteome profiles of three wild relatives of chickpea, Cicer bijugum, Cicer judaicum and Cicer microphyllum along with two cultivated varieties JG11 and DCP 92/3. METHODS: Total seed proteins were extracted using various extraction buffers for 2-D gel electrophoresis. Protein separated in a 2-D gels were subjected to image analyses, differentially expressed proteins were extracted from the gels and identified by the MALDI TOF/TOF. Seed protease inhibitors were analysed biochemically. RESULTS: We have standardized the 2-D gel electrophoresis method and separated seed proteins using the modified method. We identified a large number (400) of protein proteins which were differentially expressed in cultivated and wild type species of chickpea. A comparative analysis between C. bijugum and JG 11 revealed the presence of 9 over-expressed and 22 under-expressed proteins, while the comparison between C. bijugum with DCP 92/3 showed 8 over-expressed and 18 under-- expressed proteins. Similarly, comparative analysis between C. microphyllum with DCP 92/3 showed 8 over-expressed proteins along with 22 under-expressed proteins, while the comparative study of C. microphyllum with JG11 displayed 9 over-expressed and 24 under-expressed proteins. We also compared C. judaicum with DCP 92/3 which revealed 15 overexpressed and 11 under-expressed proteins. On the other hand, the comparative analysis of C. judaicum with JG11 showed 10 over-expressed proteins, while the numbers of under-expressed proteins were 14. Among the differentially expressed protein proteins, 19 proteins were analyzed by the MS/MS, and peptides were identified using the MASCOT search engine. In the wild relatives the differentially expressed proteins are phosphatidylinositol 4-phosphate 5- kinase, β-1-6 galactosyltransferase, RNA helicase, phenyl alanine ammonia lyase 2, flavone 3'-0-methyl transferase, Argonaute 2, Myb related protein, Tubulin beta-2 chain and others. The most important one was legumin having α- amylase inhibition activity which was up regulated in C. bijugum. We also studied the activity of protease inhibitor (trypsin and α- amylase inhibitors) in these seed lines which showed differential activity of protease inhibitors. The highest trypsin and α- amylase inhibition was observed in C. judaicum and C. bijugum, respectively. CONCLUSION: The differentially expressed proteins of wild relatives of chickpea appeared to be involved in various metabolic pathways. The study provides us information about the differences in the seed proteome of these wild species and cultivated varieties for the first time.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,114

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProtein and Peptide LettersMême sujetGenetic and Environmental Crop StudiesTravaux en français237 207