Specialization in a Nitrogen-Fixing Symbiosis: Proteome Differences Between <i>Sinorhizobium medicae</i> Bacteria and Bacteroids
Notice bibliographique
Résumé
Using tandem mass spectrometry (MS/MS), we analyzed the proteome of Sinorhizobium medicae WSM419 growing as free-living cells and in symbiosis with Medicago truncatula. In all, 3,215 proteins were identified, over half of the open reading frames predicted from the genomic sequence. The abundance of 1,361 proteins displayed strong lifestyle bias. In total, 1,131 proteins had similar levels in bacteroids and free-living cells, and the low levels of 723 proteins prevented statistically significant assignments. Nitrogenase subunits comprised approximately 12% of quantified bacteroid proteins. Other major bacteroid proteins included symbiosis-specific cytochromes and FixABCX, which transfer electrons to nitrogenase. Bacteroids had normal levels of proteins involved in amino acid biosynthesis, glycolysis or gluconeogenesis, and the pentose phosphate pathway; however, several amino acid degradation pathways were repressed. This suggests that bacteroids maintain a relatively independent anabolic metabolism. Tricarboxylic acid cycle proteins were highly expressed in bacteroids and no other catabolic pathway emerged as an obvious candidate to supply energy and reductant to nitrogen fixation. Bacterial stress response proteins were induced in bacteroids. Many WSM419 proteins that are not encoded in S. meliloti Rm1021 were detected, and understanding the functions of these proteins might clarify why S. medicae WSM419 forms a more effective symbiosis with M. truncatula than S. meliloti Rm1021. [Formula: see text] Copyright © 2021 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».