Proteomic analysis of metabolic mechanisms associated with fatty acid biosynthesis during <scp><i>Styrax tonkinensis</i></scp> kernel development
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 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 ».