Quantitative Proteomic Analysis of <i>Brassica Napus</i> Reveals Intersections Between Nutrient Deficiency Responses
Notice bibliographique
Résumé
Macronutrients such as nitrogen (N), phosphorus (P), potassium (K) and sulphur (S) are critical for plant growth and development. Field-grown canola (Brassica napus L.) is supplemented with fertilizers to maximize plant productivity, while deficiency in these nutrients can cause significant yield loss. A holistic understanding of the interplay between these nutrient deficiency responses in a single study and canola cultivar is thus far lacking, hindering efforts to increase the nutrient use efficiency of this important oil seed crop. To address this, we performed a comparative quantitative proteomic analysis of both shoot and root tissue harvested from soil-grown canola plants experiencing either nitrogen, phosphorus, potassium or sulphur deficiency. Our data provide critically needed insights into the shared and distinct molecular responses to macronutrient deficiencies in canola. Importantly, we find more conserved responses to the four different nutrient deficiencies in canola roots, with more distinct proteome changes in aboveground tissue. Our results establish a foundation for a more comprehensive understanding of the shared and distinct nutrient deficiency response mechanisms of canola plants and pave the way for future breeding efforts.
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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 ».