Closing the protein gap in plant chronobiology
Notice bibliographique
Résumé
Our modern understanding of diel cell regulation in plants stems from foundational work in the late 1990s that analysed the dynamics of selected genes and mutants in Arabidopsis thaliana. The subsequent rise of transcriptomics technologies such as microarrays and RNA sequencing has substantially increased our understanding of anticipatory (circadian) and reactive (light- or dark-triggered) diel events in plants. However, it is also becoming clear that gene expression data fail to capture critical events in diel regulation that can only be explained by studying protein-level dynamics. Over the past decade, mass spectrometry technologies and quantitative proteomic workflows have significantly advanced, finally allowing scientists to characterise diel protein regulation at high throughput. Initial proteomic investigations suggest that the diel transcriptome and proteome generally lack synchrony and that the timing of daily regulatory events in plants is impacted by multiple levels of protein regulation (e.g., post-translational modifications [PTMs] and protein-protein interactions [PPIs]). Here, we highlight and summarise how the use of quantitative proteomics to elucidate diel plant cell regulation has advanced our understanding of these processes. We argue that this new understanding, coupled with the extraordinary developments in mass spectrometry technologies, demands greater focus on protein-level regulation of, and by, the circadian clock. This includes hitherto unexplored diel dynamics of protein turnover, PTMs, protein subcellular localisation and PPIs that can be masked by simple transcript- and protein-level changes. Finally, we propose new directions for how the latest advancements in quantitative proteomics can be utilised to answer outstanding questions in plant chronobiology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».