Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Hypoxia rescues complex 1-associated disease caused by proteostatic defects.

Nature metabolism·2026
Same author

Wild barley cytoplasms reduce grain weight plasticity, with environment-dependent cytonuclear epistasis at the <i>ari-e</i> locus.

Molecular breeding : new strategies in plant improvement·2026
Same author

Serum proteome of the Egyptian rousette bat (Rousettus aegyptiacus) reveals signatures of immunity, proteostasis, and metabolism.

Scientific reports·2026
Same author

Ro5-4864, a ligand of the mitochondrial translocator protein, protects against heart failure in mice via regulation of the p62-Keap1-Nrf2 axis.

The Journal of physiology·2026
Same author

A humanized engineered heart tissue platform for cardiotoxicity assessment.

Stem cell reports·2026
Same author

Root system growth and function respond to soil temperature in maize (Zea mays L.).

Plant physiology·2026

相关实验视频

Updated: Jun 7, 2025

Metabolomic Analysis of Barley by Gas Chromatography/Mass Spectrometry
08:15

Metabolomic Analysis of Barley by Gas Chromatography/Mass Spectrometry

Published on: November 8, 2024

375

使用多环境试验数据和机器学习进行大麦谷物蛋白质组评估.

Maany Ramanan1, Harmonie Bettenhausen2, Gabriela Grigorean3

  • 1Department of Food Science & Technology, University of California, Davis, California 95616-5270, United States.

Journal of agricultural and food chemistry
|November 13, 2024
PubMed
概括

对大麦粒的蛋白质组学分析显示,环境因素显著影响蛋白质丰富度. 这些蛋白质数据可以准确预测谷物和麦芽的质量,为改善作物提供有价值的见解.

关键词:
大麦大麦大麦大麦大麦大麦大麦大麦荷尔代因是一个巨人.机器学习是机器学习.蛋白质组学 蛋白质组学时间 LC-MS LC-MS的时间

更多相关视频

Measuring Gene Expression in Bombarded Barley Aleurone Layers with Increased Throughput
10:29

Measuring Gene Expression in Bombarded Barley Aleurone Layers with Increased Throughput

Published on: March 30, 2018

6.5K
Untargeted Liquid Chromatography-Mass Spectrometry-Based Metabolomics Analysis of Wheat Grain
07:10

Untargeted Liquid Chromatography-Mass Spectrometry-Based Metabolomics Analysis of Wheat Grain

Published on: March 13, 2020

9.6K

相关实验视频

Last Updated: Jun 7, 2025

Metabolomic Analysis of Barley by Gas Chromatography/Mass Spectrometry
08:15

Metabolomic Analysis of Barley by Gas Chromatography/Mass Spectrometry

Published on: November 8, 2024

375
Measuring Gene Expression in Bombarded Barley Aleurone Layers with Increased Throughput
10:29

Measuring Gene Expression in Bombarded Barley Aleurone Layers with Increased Throughput

Published on: March 30, 2018

6.5K
Untargeted Liquid Chromatography-Mass Spectrometry-Based Metabolomics Analysis of Wheat Grain
07:10

Untargeted Liquid Chromatography-Mass Spectrometry-Based Metabolomics Analysis of Wheat Grain

Published on: March 13, 2020

9.6K

科学领域:

  • 农业科学 农业科学
  • 生物化学 生化学
  • 蛋白质组学是指蛋白质组学.

背景情况:

  • 蛋白质组学提供了一种方法来分析大麦谷中的单个蛋白质水平.
  • 蛋白质丰富程度可能受到遗传和环境因素的影响,这可能会影响谷物和麦芽的质量.
  • 了解这些影响是优化大麦种植和加工的关键.

研究的目的:

  • 研究基因型,位置和年份对大麦谷物蛋白质组的影响.
  • 为了识别特定的蛋白质,其丰富程度因这些因素而变化.
  • 评估单个蛋白质丰度对谷物和麦芽质量特征的预测能力.

主要方法:

  • 液态染色体质谱法 (LC-MS) 用于分析79个大麦谷物样本中的3104种蛋白质.
  • 样本来源于加利福尼亚州跨越2017-2022年的多环境试验.
  • 进行了统计分析,以确定由位置,基因型和年份解释的差异.

主要成果:

  • 位置,基因型和年份分别占蛋白质丰度变异的26.7%,17.1%和14.3%.
  • 具有存储,DNA/RNA结合或酶功能的16种蛋白质在不同位置,基因型和年龄之间显示出显著的丰度变化.
  • 个体蛋白质丰度显示出对总蛋白质,酒精溶解蛋白质,麦芽蛋白质含量和麦芽精细提取物的良好预测能力 (RMSECV = 1.25-2.04%).

结论:

  • 环境因素在塑造大麦谷蛋白质组中起着重要作用.
  • 蛋白质组学与机器学习相结合,是预测大麦谷物和麦芽质量的强大工具.
  • 这种方法可以帮助开发更好的大麦品种和优化种植实践.