Methionine oxidation‐regulated MaERF95L controls starch and sucrose metabolism in postharvest banana during ripening
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The conversion of starch into sugar during postharvest banana ( Musa acuminata , AAA group) ripening significantly influences fruit quality. Ethylene response factors (ERFs) regulate fruit ripening through ethylene signaling, while redox modifications affect their activity by post‐translational changes. This study identifies MaERF95L, an EDLL‐domain ERF in banana, as a central regulator of starch‐to‐sugar metabolism during postharvest ripening. Using electrophoretic mobility shift and dual‐luciferase reporter assays, we demonstrate that MaERF95L directly binds to and activates the expression of six genes related to starch degradation and sucrose synthesis ( MaGWD1 , MaAMY3 , MaBAM1 , MaHK5 , MaPGI1 , and MaUPG3 ). MaERF95L overexpression accelerates starch degradation and sugar accumulation in both banana and tomato fruits during ripening. Notably, methionine (Met, M)‐based oxidation modifications (e.g., Met‐16 and Met‐77) suppress MaERF95L's transcriptional regulatory function. Simulating oxidation by Met→glutamine (Gln, Q) substitutions (MaERF95L M16Q/M77Q ) alters its subcellular localization and also impairs its DNA‐binding and transcriptional activation capabilities. In contrast, blocking oxidation by Met→Valine (Val, V) substitutions (MaERF95L M16V/M77V ) maintains its transcriptional activation activity. Furthermore, transient overexpression of MaERF95L M16Q/M77Q in bananas reduced MaERF95L's activation of genes related to starch degradation and sucrose synthesis, and starch‐to‐sugar conversion. However, the overexpression of MaERF95L M16V/M77V showed no effect on MaERF95L's activation function. These findings reveal a Met oxidation‐sensitive regulatory mechanism connecting reactive oxygen species signaling to carbohydrate metabolism, providing molecular insights into quality formation regulation during ripening and potential strategies for reducing postharvest losses in climacteric fruits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».