Romanian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Analytical Biochemistry 2011-Jan

Arabidopsis methyltransferase fingerprints by affinity-based protein profiling.

Numai utilizatorii înregistrați pot traduce articole
Log In / Înregistrare
Linkul este salvat în clipboard
Lisette Wirsing
Kai Naumann
Thomas Vogt

Cuvinte cheie

Abstract

Precise annotation of time and spatial distribution of enzymes involved in plant secondary metabolism by gel electrophoresis are usually difficult due to their low abundance. Therefore, effective methods to enrich these enzymes are required to correlate available transcript and metabolite data with the actual presence of active enzymes in wild-type and mutant plants or to monitor variations of these enzymes under various types of biotic and abiotic stress conditions. S-Adenosyl-L-methionine-dependent O-methyltransferases play important roles in the modification of natural products such as phenylpropanoids or alkaloids. In plants they occur as small superfamilies with defined roles for each of its members in different organs and tissues. We explored the use of S-adenosyl-L-homocysteine as a selectivity function in affinity-based protein profiling supported by capture compound mass spectrometry. Due to their high affinity to this ligand it was possible to identify developmental changes of flower-specific patterns of plant natural product O-methyltransferases and corroborate the absence of individual O-methyltransferases in the corresponding Arabidopsis knockout lines. Developmental changes in the OMT pattern were correlated with transcript data obtained by qPCR.

Alăturați-vă paginii
noastre de facebook

Cea mai completă bază de date cu plante medicinale susținută de știință

  • Funcționează în 55 de limbi
  • Cure pe bază de plante susținute de știință
  • Recunoașterea ierburilor după imagine
  • Harta GPS interactivă - etichetați ierburile în locație (în curând)
  • Citiți publicațiile științifice legate de căutarea dvs.
  • Căutați plante medicinale după efectele lor
  • Organizați-vă interesele și rămâneți la curent cu noutățile de cercetare, studiile clinice și brevetele

Tastați un simptom sau o boală și citiți despre plante care ar putea ajuta, tastați o plantă și vedeți boli și simptome împotriva cărora este folosit.
* Toate informațiile se bazează pe cercetări științifice publicate

Google Play badgeApp Store badge