Detection and editing of the updated plastid- and mitochondrial-encoded proteomes for <i>Arabidopsis</i> with PeptideAtlas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Arabidopsis thaliana Col-0 has plastid and mitochondrial genomes encoding for over one hundred proteins and several ORFs. Public databases ( e.g. Araport11) have redundancy and discrepancies in gene identifiers for these organelle-encoded proteins. RNA editing results in changes to specific amino acid residues or creation of start and stop codons for many of these proteins, but the impact of such RNA editing at the protein level is largely unexplored due to the complexities of detection. This study first assembled the non-redundant set of identifiers, their correct protein sequences, and 452 predicted non-synonymous editing sites of which 56 are edited at lower frequency. Accumulation of edited and/or unedited proteoforms was then determined by searching ∼259 million raw MSMS spectra from ProteomeXchange as part of Arabidopsis PeptideAtlas ( www.peptideatlas.org/builds/arabidopsis/ ). All mitochondrial proteins and all except three plastid-encoded proteins (NDHG/NDH6, PSBM, RPS16), but none of the ORFs, were identified; we suggest that all ORFs and RPS16 are pseudogenes. Detection frequencies for each edit site and type of edit ( e.g. S to L/F) were determined at the protein level, cross-referenced against the metadata ( e.g. tissue), and evaluated for technical challenges of detection.167 predicted edit sites were detected at the proteome level. Minor frequency sites were indeed also edited at low frequency at the protein level. However, except for sites RPL5-22 and CCB382-124, proteins only accumulate in edited form (>98 –100% edited) even if RNA editing levels are well below 100%. This study establishes that RNA editing for major editing sites is required for stable protein accumulation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».