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Enregistrement W4324139650 · doi:10.21203/rs.3.rs-2666706/v1

Study of Alfalfa Leaf Proteome Response Under Biological Stress Conditions Caused by Alfalfa Leaf Weevil (Hypera Postica Gell.) Feeding Using Polyacrylamide Gel Electrophoresis, Isoelectric Focusing and Two-dimensional Electrophoresis

2023· preprint· en· W4324139650 sur OpenAlexfundno aff
Mehdi Kakaei, Hojjatollah MAZAHERI-LAGHAB, Ali Mostafaie

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésHypera posticaWeevilPEST analysisBiologyProteomeMedicago sativaAgronomyPolyacrylamide gel electrophoresisHorticultureBotanyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alfalfa is an important forage plant. Alfalfa leaf Weevil (Hypera postica Gell.) is considered a first-class pest of this plant, which causes a lot of damage every year, especially to the first layer of this plant. Knowledge about initial molecular signaling and proteins associated with sensing the damage of pests, especially the weevil pest in the alfalfa plant in among crop plants is limited. In this study, an attempt has been made to investigate the overall protein expression pattern of the leaf of this plant in response to the stress caused by the alfalfa leaf weevil (Hypera postica Gell.) using the proteomics technique, to take a step in investigating the resistance mechanisms of this plant to the aforementioned pest. For this purpose, a sample of stress (under pest feeding) and non-stress stage (Control) was obtained under the same growth conditions. In order to determine the significant difference in protein expression in control and stress conditions caused by alfalfa leaf weevil pest, t-test method was used. The extracted proteins were separated in two dimensions by IPG gels with a gradient pH of 4–7 and with length 18 cm and 12.5% acrylamide gels. The results of the statistical evaluation using Image Master 2D platinum of Melani 6 software showed that out of a total of 241 repeatable protein points, 28 protein points showed changes in expression in stress levels caused by alfalfa leaf weevil. These changes included increased and decreased expression. Mass spectrometry results led to the identification of proteins involved in stress response mechanisms, energy production, metabolism, synthesis and photosynthesis. The evaluation of different protein classes showed that the proteome responding to biological stress in this plant follows two distinct trends in terms of co-expression. The results showed that among the 28 protein spots with significant expression changes in the Yazdi genotype, most of them i.e. 17.85% were expressed for energy production and the same amount was expressed in response to stress in the plant. In general, the results showed that studying the amount of changes in the expression of individual proteins alone will not be the solution, but knowing the set of co-expressed proteins and studying the pattern of their collective changes in response to different levels of biological stress caused by alfalfa leaf weevil. It is very important and gives a better understanding. It is obvious that conducting more studies on other alfalfa genotypes can provide a suitable molecular model for modifying alfalfa leaf weevil resistance in other alfalfa genotypes. These results clarify our understanding of the underlying mechanisms in alfalfa plant tolerance to alfalfa leaf weevil.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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