<scp>TMT</scp>‐labeled quantitative proteomic analysis to identify proteins associated with the stability of peanut milk
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peanut milk benefits human health mainly due to its high protein content and suitable amino acid composition. To reveal the molecular mechanism affecting the quality of peanut milk, tandem mass tag (TMT)-labeled proteomic analysis was applied to identify the proteome variation between two peanut cultivars that produced peanut milk with the best and worst stability. RESULTS: A total of 478 differentially abundant proteins (fold change >1.2 or <0.83, P < 0.05) were identified. Most of these proteins were located in the cytoplasm and chloroplasts. Correlation analysis showed that RNA recognition motif (RRM) domain-containing protein (17.1 kDa) had a negative relationship with the sedimentation rate of peanut milk and that 22.0 kDa class IV heat shock protein was negatively correlated with the creaming index (P < 0.05). Bioinformatic analysis showed that the molecular function of RRM domain-containing protein (17.1 kDa) was associated with RNA binding and nucleotide binding, and 22.0 kDa class IV heat shock protein was involved in the pathway of protein processing in the endoplasmic reticulum. CONCLUSION: Overall, the differentially abundant proteins in the biological metabolic pathway might offer some potential markers to guide future peanut breeding, especially for the production of peanut milk. © 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.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle