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Enregistrement W4386348956 · doi:10.1101/2023.08.31.555777

Comparative omics reveals unanticipated metabolic rearrangements in a high-oil mutant of plastid acetyl-CoA carboxylase

2023· preprint· en· W4386348956 sur OpenAlexaff
Amr R. A. Kataya, José R. S. Nascimento, Chunhui Xu, Matthew G. Garneau, Somnath Koley, Athen Kimberlin, Brian Mooney, Doug K. Allen, Philip D. Bates, Abraham J. Koo, Dong Xu, Jay J. Thelen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPyruvate carboxylasePlastidBiochemistryMutantArabidopsisAcetyl-CoA carboxylaseFatty acid synthesisCatabolismArabidopsis thalianaRuBisCOBiologyFatty acidEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Heteromeric acetyl-CoA carboxylase (ACCase) catalyzes the ATP-dependent carboxylation of acetyl-CoA to produce malonyl-CoA, the committed step for de novo fatty acid synthesis. In plants, ACCase activity is controlled at multiple levels, including negative regulation by biotin attachment domain-containing (BADC) proteins, of which the badc1/3 double mutant leads to increased seed triacylglycerol accumulation. Unexpectedly, the Arabidopsis badc1/3 mutant also accumulates more protein. The metabolic consequences from both higher oil and protein was investigated in developing badc1/3 seed using global transcriptomics, translatomics, proteomics, and metabolomics. Changes include: reduced plastid pyruvate dehydrogenase; increased acetyl-CoA synthetase; increased storage and lipid-droplet packaging proteins; increased lipases; and increased β-oxidation fatty acid catabolism. We present a model of how Arabidopsis adapted to deregulated ACCase, limiting total oil accumulation, and altering flux through pathways of carbon accumulation that presents possible targets for future bioengineering of valuable seed storage reserves.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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