Genetic variation and structural diversity in major seed proteins among and within Camelina species
Notice bibliographique
Résumé
MAIN CONCLUSION: Genetic variation in seed protein composition, seed protein gene expression and predictions of seed protein physiochemical properties were documented in C. sativa and other Camelina species. Seed protein diversity was examined in six Camelina species (C. hispida, C. laxa, C. microcarpa, C. neglecta, C. rumelica and C. sativa). Differences were observed in seed protein electrophoretic profiles, total seed protein content and amino acid composition between the species. Genes encoding major seed proteins (cruciferins, napins, oleosins and vicilins) were catalogued for C. sativa and RNA-Seq analysis established the expression patterns of these and other genes in developing seed from anthesis through to maturation. Examination of 187 C. sativa accessions revealed limited variation in seed protein electrophoretic profiles, though sufficient to group the majority into classes based on high MW protein profiles corresponding to the cruciferin region. C. sativa possessed four distinct types of cruciferins, named CsCRA, CsCRB, CsCRC and CsCRD, which corresponded to orthologues in Arabidopsis thaliana with members of each type encoded by homeologous genes on the three C. sativa sub-genomes. Total protein content and amino acid composition varied only slightly; however, RNA-Seq analysis revealed that CsCRA and CsCRB genes contributed > 95% of the cruciferin transcripts in most lines, whereas CsCRC genes were the most highly expressed cruciferin genes in others, including the type cultivar DH55. This was confirmed by proteomics analyses. Cruciferin is the most abundant seed protein and contributes the most to functionality. Modelling of the C. sativa cruciferins indicated that each type possesses different physiochemical attributes that were predicted to impart unique functional properties. As such, opportunities exist to create C. sativa cultivars with seed protein profiles tailored to specific technical applications.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».