Proteomic and lipidomics analyses of high fatty acid <i>AhDGAT3</i> transgenic soybean reveals the key <i>lipase</i> gene associated with the lipid internal mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Vegetable oil is one of the most important components of human nutrition. Soybean (Glycine max) is an important oil crop worldwide and contains rich unsaturated fatty acids. Diacylglycerol acyltransferase (DGAT) is a key rate-limiting enzyme in the Kennedy pathway from diacylglycerol (DAG) to triacylglycerol (TAG). In this study, we conducted further research using T3 AhDGAT3 transgenic soybean. A high-performance gas chromatography flame ionization detector showed that oleic acid (18:1) content and total fatty acid content of transgenic soybean were significantly higher than those of the wild type (WT). However, linoleic acid (18:2) was much lower than that in the WT. For further mechanistic studies, 20 differentially expressed proteins (DEPs) and 119 differentially expressed metabolites (DEMs) were identified between WT (JACK) and AhDGAT3 transgenic soybean mature seeds using proteomic and lipidomics analyses. Combined proteomic and lipidomics analyses showed that the upregulation of the key DEP (lipase GDSL domain-containing protein) in lipid transport and metabolic process induced an increase in the total fatty acid and 18:1 composition, but a decrease in the 18:2 composition of fatty acids. Our study provides new insights into the deep study of molecular mechanism underlying the enhancement of fatty acids in transgenic soybeans, especially oleic acid and total fatty acid, which are enhanced by over-expression of AhDGAT3.
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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 ».