Label-free quantitative proteomic analysis of alfalfa in response to microRNA156 under high temperature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Abiotic stress, including heat, is one of the major factors that affect alfalfa growth and forage yield. The small RNA, microRNA156 (miR156), regulates multiple traits in alfalfa during abiotic stress. The aim of this study was to explore the role of miR156 in regulating heat response in alfalfa at the protein level. Results In this study, we compared an empty vector control and miR156 overexpressing (miR156OE) alfalfa plants after exposing them to heat stress (40 °C) for 24 h. We measured physiological parameters of control and miR156OE plants under heat stress, and collected leaf samples for protein analysis. A higher proline and antioxidant contents were detected in miR156OE plants than in controls under heat stress. Protein samples were analyzed by label-free quantification proteomics. Across all samples, a total of 1878 protein groups were detected. Under heat stress, 45 protein groups in the empty vector plants were significantly altered ( P < 0.05; |log 2 FC| > 2). Conversely, 105 protein groups were significantly altered when miR156OE alfalfa was subjected to heat stress, of which 91 were unique to miR156OE plants. The identified protein groups unique to miR156OE plants were related to diverse functions including metabolism, photosynthesis, stress-response and plant defenses. Furthermore, we identified transcription factors in miR156OE plants, which belonged to squamosa promoter binding-like protein, MYB, ethylene responsive factors, AP2 domain, ABA response element binding factor and bZIP families of transcription factors. Conclusions These results suggest a positive role for miR156 in heat stress response in alfalfa. They reveal a miR156-regulated network of mechanisms at the protein level to modulate heat responses in alfalfa.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».