As a general statement, almost all

As a general statement, almost all cultivated lands fall under suboptimal conditions for commercial agriculture (Komatsu, 2008). Due to these suboptimal conditions, up to 70% of the crop yields could be lost (Boyer, 1982). To increase crop productivity, genes and proteins that are responsible for stress tolerance and disease resistance have to be identified continuously. In this direction, a snapshot of the cellular proteome map at a given time and under given conditions facilitates the identification of changes in protein expression (Hashiguchi et al., 2010). Advancements in MS-based proteomics platforms have been considered to be “New Genomics” because MS has become an indispensable tool for the investigation of the PTMs to proteins, and protein interactions. These data provide an unprecedented insight into how cells make decisions and are thus a cornerstone of systems biology (Cox and Mann, 2007). None the-less, the knowledge about the interacting protein partners, essential for the success of the function of a particular protein, might be a good target for gene pyramiding in species that lack the interacting protein(s). In the recent past, several successful projects have been completed to create proteome maps of various crops using 2-DE and/or other proteomic approaches. For example, in wheat a reference map has been created for leaves (Donnelly et al., 2005), roots (Song et al., 2007), endosperm (Vensel et al., 2005), and amyloplasts (Balmer et al., 2006). This knowledge is helping us to understand the biological processes that occur in these plant organs. Rice, a staple food for more than half of the world’s population (Narciso and Hossain, 2002), witnessed a boom in proteomics studies soon after its genome was sequenced (Agrawal and Rakwal, 2006; Rohila et al., 2009; Roy et al., 2011). A significant knowledge database has already been made in rice toward identifying and cataloging the proteins from various tissues and organelles. This knowledge is in the pipeline and waiting to be used by biotechnologists and molecular plant breeders.

Kết quả (Việt) 1:

Như một tuyên bố chung, hầu như tất cả trồng vùng đất thuộc suboptimal điều kiện thương mại nông nghiệp (Komatsu, 2008). Do những điều kiện suboptimal, lên đến 70% của các cây trồng sản lượng có thể bị mất (Boyer, 1982). Để tăng năng suất cây trồng, gen và protein chịu trách nhiệm cho sức đề kháng khoan dung và bệnh căng thẳng phải identified liên tục. Theo hướng này, một bản chụp bản đồ di động proteome tại một thời điểm nhất định và dưới đưa ra điều kiện tạo điều kiện cho identification những thay đổi trong biểu hiện protein (Hashiguchi và ctv., 2010). Tiến bộ trong proteomic MS dựa trên nền tảng đã được coi là "Mới gen" bởi vì bà đã trở thành một công cụ không thể thiếu cho cuộc điều tra của PTMs để protein và các protein tương tác. Những dữ liệu này cung cấp một cái nhìn sâu sắc chưa từng có vào làm thế nào các tế bào thực hiện các quyết định và là như vậy, một nền tảng của hệ thống sinh học (Cox và Mann, 2007). None the less, kiến thức về các protein tương tác đối tác, rất cần thiết cho sự thành công của các chức năng của một protein đặc biệt, có thể là một mục tiêu tốt cho gene pyramiding ở các loài thiếu protein(s) tương tác. Trong quá khứ gần đây, một số các dự án thành công đã được hoàn tất để tạo ra các bản đồ proteome của loại cây trồng khác nhau bằng cách sử dụng 2-DE và/hoặc các phương pháp tiếp cận proteomic. Ví dụ, trong lúa mì một tài liệu tham khảo bản đồ đã được tạo ra cho lá (Donnelly et al., 2005), rễ (bài hát et al., 2007), nội nhũ (Vensel và ctv., 2005), và bộ (Balmer và ctv., 2006). Kiến thức này giúp chúng tôi hiểu các quá trình sinh học xảy ra trong các cơ quan thực vật. Gạo, lương thực cho hơn một nửa dân số thế giới (Narciso và Hossain, 2002), đã chứng kiến sự bùng nổ trong các nghiên cứu của proteomic ngay sau khi bộ gen của nó là nói (Agrawal và Rakwal, năm 2006; Rohila et al., 2009; Roy et al., năm 2011). Cơ sở dữ liệu kiến thức significant đã được thực hiện trong gạo hướng tới việc xác định và làm catalô protein từ các mô khác nhau và các bào quan. Kiến thức này là trong các đường ống và chờ đợi để được sử dụng bởi biotechnologists và phân tử thực vật nuôi.

Kết quả (Việt) 2:

Như một tuyên bố chung, các vùng đất gần như tất cả trồng thuộc điều kiện tối ưu cho nông nghiệp thương mại (Komatsu, 2008). Do những điều kiện tối ưu, lên đến 70% sản lượng cây trồng có thể bị mất (Boyer, 1982). Để tăng năng suất cây trồng, gen và protein chịu trách nhiệm về tính chống chịu stress và kháng bệnh phải identi fi ed liên tục. Trong chiều hướng này, một bản chụp của bản đồ hệ protein tế bào ở một thời gian nhất định và theo các điều kiện nhất định tạo điều kiện cho các cation fi identi của những thay đổi trong biểu hiện protein (Hashiguchi et al., 2010). Tiến bộ trong nền tảng proteomics MS dựa trên đã được coi là "Genomics mới" vì MS đã trở thành một công cụ không thể thiếu cho việc điều tra của PTMs với protein, và các tương tác protein. Những dữ liệu này cung cấp một cái nhìn sâu sắc chưa từng có vào cách các tế bào thực hiện các quyết định và do đó là một nền tảng của hệ thống sinh học (Cox và Mann, 2007). Không những ít, kiến ​​thức về các đối tác protein tương tác, cần thiết cho sự thành công của các chức năng của một loại protein đặc biệt, có thể là một mục tiêu tốt cho gen pyramiding trong loài mà thiếu các protein tương tác (s). Trong những năm gần đây, một số dự án thành công đã được hoàn thành để tạo bản đồ hệ protein của các loại cây trồng khác nhau sử dụng 2-DE và / hoặc các phương pháp khác proteomic. Ví dụ, trong lúa mì một bản đồ tài liệu tham khảo đã được tạo ra cho lá (Donnelly et al., 2005), rễ (Song et al., 2007), nội nhũ (Vensel et al., 2005), và amyloplasts (Balmer et al., 2006). Kiến thức này giúp chúng ta hiểu được quá trình sinh học xảy ra trong các bộ phận của cây. Rice, một thực phẩm chủ yếu cho hơn một nửa dân số thế giới (Narciso và Hossain, 2002), đã chứng kiến ​​một sự bùng nổ trong các nghiên cứu proteomics ngay sau khi hệ gen của nó được giải trình tự (Agrawal và Rakwal, 2006; Rohila et al, 2009;. Roy et al ., 2011). Một trọng yếu cơ sở dữ liệu kiến ​​thức không thể đã được thực hiện trong gạo hướng tới việc xác định và lập danh mục các protein từ các mô khác nhau và các bào quan. Những kiến ​​thức này là trong các đường ống và chờ đợi để được sử dụng bởi công nghệ sinh học và nhân giống cây trồng phân tử.