Optimizing bio-orthogonal non-canonical amino acid tagging (BONCAT) for low-disruption labeling of Arabidopsis proteins in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Plants require robust responses in protein synthesis to adapt to variable environmental conditions. Measurement of newly synthesized proteins across several organisms has been successfully facilitated with Bio-Orthogonal Non-Canonical Amino acid Tagging (BONCAT). Here, we use noncanonical amino acids (NCAAs) L-azidohomoalanine (AHA) or L-homopropargylglycine (HPG) incorporation in place of methionine residues into the actively translating Arabidopsis (Arabidopsis thaliana) proteome, allowing for that subset of proteins to be enriched for mass spectrometry quantification. Although this technique has seen occasional use in plants, optimization of the protocol to maximize functionality while minimizing organismal stress remains to be established. Here, we provide evidence for successful implementation through the liquid immersion of seedlings in AHA- or HPG-containing media that functions with significantly lower concentrations than the literature standard. Our approach splits acute exposure and the incorporation phase of labeling to mitigate potential negative impacts of prolonged NCAA exposure without compromising effective enrichment capacity. This method results in an unperturbed growth phenotype for AHA-treated seedlings. Finally, we demonstrate the capacity of this modified approach to enrich newly synthesized proteins from the whole proteome under standard stress conditions. These improvements allow for a broader use of BONCAT technologies in molecular plant research, affording a deeper understanding of the newly synthesized proteome without negatively impacting plant health.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».