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Enregistrement W3155311208 · doi:10.1002/jsfa.11262

Proteomic analysis of metabolic mechanisms associated with fatty acid biosynthesis during <scp><i>Styrax tonkinensis</i></scp> kernel development

2021· article· en· W3155311208 sur OpenAlexaff
Qikui Wu, Dina Liu, Xiaojun Wang, Zihan Zhang, Fangyuan Yu, Robert D. Guy

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensWestern Forest ProductsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDoctorate Fellowship Foundation of Nanjing Forestry UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiosynthesisBiochemistryProteomeTranscriptomeBiologyFatty acidEndoplasmic reticulumChemistryGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Styrax tonkinensis is a white-flowered tree with considerable potential as a feedstock source for biodiesel production from the oily seed contained within its nutlike drupes. Transcriptome changes during oil accumulation have been previously reported, but not concurrent changes in the proteome. RESULTS: Using proteomic analysis of samples collected at 50, 70, 100 and 130 days after flowering (DAF), we identified 1472 differentially expressed proteins (DEPs). Based on their expression patterns, we grouped the DEPs into nine clusters and analyzed the pathway enrichment. Proteins related to starch and sucrose metabolism were most abundant at 50 DAF. Proteins involved in fatty acid (FA) biosynthesis were mainly grouped into a cluster that peaked at 70 DAF. Proteins related to protein processing in endoplasmic reticulum had two major patterns, trending either upwards or downwards, while proteins involved in amino acid biosynthesis showed more complex relationships. We identified 42 key enzymes involved in lipid accumulation during kernel development, including the acetyl-CoA carboxylase complex (ACC) and the pyruvate dehydrogenase complex (PDC). One oil body membrane protein, oleosin, continuously increased during kernel development. CONCLUSION: A regulatory network of oil accumulation processes was built based on protein and available transcriptome expression data, which were in good temporal agreement. This analysis placed ACC and PDC in the center of the network, suggesting that the glycolytic provision of substrate plays a central regulatory role in FA biosynthesis and oil accumulation. © 2021 Society of Chemical Industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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