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)
Journal of Agricultural and Food Chemistry 2010-Jun

Changes in protein expression profiles between a low phytic acid rice ( Oryza sativa L. Ssp. japonica) line and its parental line: a proteomic and bioinformatic approach.

Numai utilizatorii înregistrați pot traduce articole
Log In / Înregistrare
Linkul este salvat în clipboard
Kaveh Emami
Nicholas J Morris
Simon J Cockell
Gabriela Golebiowska
Qing-Yao Shu
Angharad M R Gatehouse

Cuvinte cheie

Abstract

The seed proteome of a low phytic acid (lpa) rice line (Os-lpa-XS110-1), developed as a novel food source, was compared to that of its parental line, Xiushui 110 (XS-110). Analysis by surfaced enhanced laser desorption ionization-time-of-flight mass spectrometry (SELDI-TOF MS) and two-dimensional gel electrophoresis (2-DE) allowed the detection of a potential low molecular weight biomarker and identification of 23 differentially expressed proteins that include stress-related proteins, storage proteins, and potential allergens. Bioinformatic analyses revealed that triose phosphate isomerase (TPI) and fructose bisphosphatealdolase (FBA), two major differentially expressed proteins, are involved in myo-inositol metabolism. Accumulation of globulin was also significantly decreased in the lpa line. This study demonstrates the potential of proteomic and bioinformatic profiling techniques for safety assessment of novel foods. Furthermore, these techniques provide powerful tools for studying functional genomics due to the possibility of identifying genes related to the mutated traits.

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