달콤한 옥수수 필드 컬렉션 도움을 우리의 공동 작업자의 모든 감사 러 벅, 텍사스의 도미 닉 Reisig와 노스 캐롤라이나 주립 대학에서 댄 모트와 텍사스 A & M 대학에서 팻 포터를 포함 합니다. 감사 피오나 Clissold 프로토콜을 최적화 하 고 제공 하는이 원고를 편집. 이 작품 텍사스 A에 의해 부분적으로 지원 되었다 & M C. Everette Salyer 친목 (곤충학과)과 생명 공학 위험 평가 그랜트 프로그램 경쟁 미국 농 무부에서 no. 2015-33522-24099 부여 (가스에 게 수 여 하 고 STB)입니다.

1. 식물 수집 및 처리
<ol><li>수집 및 공장 샘플 처리<ol>
<li>식물 샘플 수집 후 플래시 동결 샘플 집게와 저장소-80 ° c.에 액체 질소로 공장 설비 재료를 찍기로 식물 샘플을 수집 하는 경우는 너무 커서 플래시 동결, 신속 하 게 최대한 빨리 드라이 아이스 및 전송-80 ° C 냉장고를 사용 하는 샘플을 냉각. 식물 재료의 다량 영양소 콘텐츠 컬렉션 후 즉시 공장 샘플을 동결 하는 것이 중요 하다 그래서 조직 공장에서 분리 된 후 변경할 수 있습니다. 주의: 액체 질소는 피부 접촉 시 심한 동상을 발생할 수 있습니다. 승인 된 용기에 액체 질소를 수송 하는 곳을 알아내는-장갑, 아이 구글, 얼굴 방패, 앞치마, 그리고 실험실 외 투를 포함 하 여, 처리 하는 동안 적절 한 보호구를 착용 했는지 확인 하십시오.</li>
		<li>공장 설비 재료 물 제거 되 고 하는 동안 조직 metabolically 활성 되지 않습니다 보장 하기 위해 동결 건조 기를 사용 하 여 lyophilize 샘플의 질량까지 드라이 모든 물 제거 되도록 안정화.</li>
		<li>일단 샘플 건조, 분쇄기 또는 밀을 사용 하 여 정밀한 분말에 갈기. Desiccating 캐비닛 분석까지 샘플을 저장 합니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. 수용 성 단백질 분석 결과
<ol><li>샘플 준비<ol>
<li>각 조직, 약 20 m g 각각의 복제 샘플 무게 1.5 mL 폴리스 티 렌 microcentrifuge 튜브 및 튜브 라벨에. 이후 알 수 없는 샘플으로 이러한 샘플을 지칭 합니다. 이 정보 각 불명된 한 견본에서 % 녹는 단백질을 계산 하는 데 필요한 것으로 각 샘플의 정확한 질량을 기록 합니다. 잠금 뚜껑, microcentrifuge 튜브를 사용 하 여 샘플 솔루션의 손실을 후속 난방 단계 비 잠금 뚜껑 열 수 있습니다.</li>
	</ol></li>
	<li>Solubilize 및 알 수 없는 샘플 단백질 분리<ol>
<li>마이크로 pipettor 사용 하 여, 각 튜브를 0.1 M NaOH의 500 µ L를 추가 합니다. 뚜껑을 단단히 닫고 30 분 동안 sonicate. 뜨거운 물에 예 열 목욕 90 ° c. 주의: 수산화 나트륨 강력한 기반 이며 피부 접촉 시 화상을 일으킬 수 있습니다. 0.1 M NaOH 낮은 농도 나타내지만, 피부 자극을 피하기 위해 보호 장갑을 착용 하십시오.</li>
		<li>15 분 동안 뜨거운 물 목욕에 있는 선반에 튜브를 배치 합니다.</li>
		<li>10 분간 15000 x g에서 튜브를 원심. 각 샘플에 대 한 새로운 피 펫 팁을 사용 하 여 새 레이블된 microcentrifuge 튜브 표면에 뜨는 액체 플라스틱. 10 분 동안 펠 릿과 다시 15000 x g에서 원심 분리기를 포함 하는 튜브를 0.1 M NaOH의 300 µ L를 추가 합니다. 또, 표면에 뜨는 액체를 수집 하 고 동일한 샘플에서 다른 표면에 뜨는 액체 결합. 정지점, 잠재적인 이며 샘플에 저장 될 수 4 ° C 하룻밤 필요한 경우.</li>
	</ol></li>
	<li>식물 단백질을 침전<ol>
<li>각 샘플 솔루션에 리트머스 종이 담거 서 5.8 M HCl. 확인 ~ 7의 pH의 11 µ L을 추가 하 여 표면에 뜨는 해결책의 pH를 중화. 주의: 염 산 (피부 응용 프로그램 또는 흡입) 피부 접촉 시 화상 일으킬 수 있는 강한 부식성 산 이다. HCl을 처리 하는 동안 피부 자극을 방지 하기 위해 장갑을 착용 합니다.</li>
		<li>각 관에 100 %trichloroacetic 산 (TCA)의 90 µ L을 추가 하 고 30 분 동안 얼음에 튜브를 품 어. 단백질의 강수량은 불투명 클리어에서 솔루션을 돌 것 이다. 이 분 후 발생 하지 않으면, 1 시간 동안 튜브를 냉동. 정지점, 잠재적인 이며 샘플에 저장 될 수 4 ° C 하룻밤 필요한 경우. 주의: Trichloroacetic 산 부식성입니다. 피부와의 접촉을 방지 하 고 흡입 방지를 처리할 때 장갑을 착용 합니다.</li>
		<li>4 ° c.에서 10 분 동안 13000 x g에서 원심 분리기 샘플 정밀한 유리 제 micropipette 팁 (동일한 팁 샘플에서 사용할 수 있습니다)에 연결 된 진공 라인을 사용 하 여 밖으로 suctioning에 의해 표면에 뜨는 TCA를 조심 스럽게 제거. 무거운 흡입을 피하 및 피 펫 팁과 펠 릿 사이의 적절 한 거리를 유지 하 여 단백질 펠 렛을 방해 하지 마십시오.
</li>
		<li>-20 ℃ 아세톤의 100 µ L로 신속 하 게 펠 릿을 세척. 이 단계는 후속 Bradford 분석 실험;을 방해할 수 있는 펠 릿에서 모든 나머지 TCA를 제거 합니다. 그러나, 아세톤 아세톤 다음 신속 하 게 추출 된 펠 릿에서 5 초 이내에 추가 되어야 합니다 그래서 너무 오래 접촉에 남아 있는 경우 단백질 펠 릿을 분해 하기 시작 합니다.</li>
		<li>아세톤 증기 두건 또는 냉장고에 튜브를 삽입 하 여 증발을 허용 한다. 다음, 각 튜브를 1 mL의 0.1 M NaOH 추가 하 여 단백질 pellet을 디졸브. 뜨거운 물에 난방의 여러 라운드를 필요할 수 있습니다 완전히 펠 릿을 녹이는 목욕, vortexing, 및 sonicating. 참고: 더 이상 튜브 증기 두건에서 앉거나 냉장고와는 건조 알 약 얻을, 그들은 다시 solubilize 하는 것이 더 어려운. 그것은 30 분 동안 건조 한 펠 릿을 제안 하 고 아세톤의 존재에 대 한 확인 될 때까지 10-15 분 마다 아세톤 증발 했다 해제 (없음 아세톤 가스는 감지).</li>
	</ol></li>
	<li>표준 솔루션을 혼합 하 고 알 수 없는 샘플 솔루션을 희석 Bradford 분석 실험을 사용 하 여 알 수 없는 샘플의 총 단백질 함량을 계량.<ol>
<li>소 면역 글로불린 G (IgG) 표 1 (동결 건조 된 또는 IgG 재고 솔루션 각 농도 달성 하기 위해 이온된 수와 혼합 수 있습니다)에 나열 된 농도 따라 표준 솔루션을 준비 합니다. 4 ° c.에 표준 저장 96 잘 접시에 잘 플레이트의 A1 위치에서 triplicate 시작에서 각 IgG 표준 솔루션의 160 µ L 추가 (0 µ g / µ L에 A1, A2, A3 위치, B1, B2, b 3에서 µ 0.0125 µ g/L 위치, 등).</li>
		<li>증류수의 950 µ L을 0.1 M NaOH의 50 µ L을 추가 하 여 희석된 NaOH 솔루션을 준비 합니다. 빈 부정적인 제어로 3 (G1, G2, G3 위치) 중에 잘 접시에이 솔루션의 60 µ L를 추가 합니다.</li>
		<li>새로운 1.5 mL microcentrifuge 튜브에 증류수의 950 µ L를 각 샘플 솔루션의 50 µ L을 추가 하 여 알 수 없는 샘플의 희석을 준비 합니다. 그런 다음, H1 위치에서 시작 하는 3 중에 잘 접시에 각 희석된 샘플의 60 µ L를 추가 합니다. 96 잘 접시 6 표준, 1 공백, 및 3 중에서 읽을 때 25 알 수 없는 샘플의 분석에 대 한 허용 해야 합니다. 각 잘 플레이트 분석 자체 IgG 표준 및 빈 샘플을 포함 해야 합니다.</li>
		<li>모든 빈 고 알 수 없는 샘플 우물에 증류수 100 µ L를 추가 합니다. 이제 각 잘 총 160 µ L. 다중 채널 피 펫 (8 채널)를 사용 하 여 포함 한다 Coomassie 화려한 블루 G-250 단백질의 40 µ L 염색 잘 잘 플레이트의 첫 번째 열에 있는 모든 추가. 여러 번 급락 하 여 예제와 함께 염료를 혼합. 피 펫 팁 오염을 피하기 위하여 대체 다른 모든 열에 대해 반복 합니다. 주의: Coomassie 화려한 블루 G-250 자극 하 고 피부, 눈와 접촉 또는 폐를 피해 야 한다. 피부 접촉을 방지 하기 위해 장갑을 착용 합니다. 발생 하는 피부와 접촉 하는 경우이 제품 얼룩 것입니다.</li>
		<li>미 판 분 광 광도 계 읽기 방해할 수로 우물에 있는 모든 거품을 팝업 하는 바늘을 사용 합니다. 웰 스 사이 오염을 피하기 위하여 바늘을 청소. 5 분 동안 실 온에서 품 어 미 판 하자.</li>
		<li>각 잘 595에서 흡 광도 값을 기록 microplate 분 광 광도 계를 사용 하 여 nm.</li>
		<li>3 빈 우물에 대 한 평균 흡 광도 기록 하 고 각 표준 및 알 수 없는 샘플 읽기에서이 값을 뺍니다. 그런 다음 각 표준 및 알 수 없는 샘플에 대 한 평균 흡 광도 기록 합니다. 참고: 표준 곡선을 사용 하 여 각 불명된 한 견본에 있는 단백질의 양을 계산 하는 단백질에 각 표준의 마이크로 그램에 대 한 각 표준의 평균 흡 광도 떠올리게 하는 가장 쉬운 하지만 하나 단백질 농도 (μ를 플롯할 수 있습니다. g / µ L) 바람직한 경우 각 표준의. 그러나 다음 계산,, 마이크로 그램, 아니라 농도 (µ g / µ L)에 따라 표준 곡선을 참조 하십시오.</li>
		<li>각 표준 음 (표 1)에 단백질의 총 금액에 대해 각 표준의 평균 흡 광도 플롯 합니다. 이러한 데이터에 선형 회귀선 적합 하 고 잘 평균 흡 광도 (그림 1a)에 따라 각 알 수 없는 샘플에서 (µ g) 단백질의 양을 계산 하는 방정식을 사용 하 여. 참고:이 줄의 상관 계수 (r 값) 보다 큰 0.98 정기적으로 0.99 근처 이어야 한다. 표준 회귀 각 접시에 적용 됩니다, 그리고 각 접시에 알 수 없는 샘플 웰 스를 별도로 분석 해야 따라서.</li>
		<li>단백질의 평균 금액은 각 알 수 없는 샘플 잘 계산 됩니다, 일단 다음 방정식을 사용 하 여 각 원래 샘플에서 (µ g) 단백질의 총 금액을 계산 하. Mp = (((Wp/60) x 1000) / 50) * 1000 Mp = 원래 견본에 있는 단백질의 µ g Wp 잘 불명된 한 견본에 있는 단백질의 µ g =<ol>
<li>다음, 다음 수식을 사용 하 여 각 샘플에서 단백질의 비율을 결정. Pp = ((Mp/1000) /Mi) * 100 Pp = 샘플에서 % 단백질 M나 샘플 (mg)의 초기 질량 = 참고: 경우에 따라 샘플 위 흡 광도 임계값을 능가 수 있습니다. 그렇다면, 샘플 솔루션 필요할 수 있습니다 추가 희석 단계 2.4.3에서. 다음 후속 계산에 추가 희석에 대 한 차지 해야 합니다. 일부 microplate 리더 브랜드는 또한 자동으로 표준 곡선 데이터에 따라 각 알 수 없는 샘플의 평균 단백질 농도 계산 하는 컴퓨터 소프트웨어를 제공 합니다.</li>
		</ol>
</li>
	</ol></li>
</ol>3. 소화 되기 쉬운 탄수화물 분석 결과
<ol><li>샘플 준비<ol>
<li>각 조직의 약 20mg 각 복제 샘플 무게를 다 십시오, 스크류 캡 고무 줄 (길이 100 m m)와 15 mL 튜브 유리에. 이후 알 수 없는 샘플으로 이러한 샘플을 지칭 합니다. 방수 마커 또는 뚜껑에 테이프 라벨 튜브 라벨 고 기록 각 샘플의 정확한 질량이이 정보 각 불명된 한 견본에 % 탄수화물을 계산 하는 데 필요한 것입니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>알 수 없는 각 샘플에서 소화 되기 쉬운 탄수화물을 추출 합니다.<ol>
<li>4 각 튜브와에 나사 뚜껑을 단단히 튜브 그래서 0.1 M H2의 1 mL를 추가 합니다. 1 시간 동안 끓는 물 욕조에 배치 합니다. 주의: 황산은 매우 부식성. 그래서 H2를 처리할 때 장갑, 아이 구글, 그리고 앞치마 착용4 증기 두건에서이 단계를 수행 하 고.</li>
		<li>미지근한 물 욕조에 튜브에서 멋진. 붓고 튜브 내용을 레이블이 1.5 mL microcentrifuge 튜브 (일부 식물 소재 남아 유리 튜브에 하는 경우 염려 되지 않음).</li>
		<li>10 분간 15000 x g에서 튜브를 원심. 새 레이블이 1.5 mL microcentrifuge 튜브 마이크로 pipettor와 장소 표면에 뜨는 액체를 제거 합니다. 관 수 수 냉장 하룻밤이 시점에서. 분석 결과 함께 계속, 단계 3.3.2 참조.</li>
	</ol>
</li>
	<li>표준 솔루션을 혼합 하 고 알 수 없는 샘플의 총 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 계량.<ol>
<li>D(+) 포도 당 농도와 표준 솔루션 표 2에 나열 된 준비. 각 표준 솔루션의 400 µ L로 6 개의 유리 시험관을 준비 합니다.</li>
		<li>자체 테스트 튜브에 알 수 없는 각 샘플의 15 µ L 플라스틱 고 각 시험관에서 400 µ L의 전체 볼륨에 대 한 각 증류수의 385 µ L를 추가 합니다. 증기 두건에서 각 표준 및 알 수 없는 샘플 테스트 튜브에 5% 페 놀의 400 µ L을 추가 하 고 신속 하 게 플라스틱 집중된 H2의 2 개 mL 등4 각 튜브에. 피 펫 팁 테스트 튜브 내용을 터치 하지, 그냥 화면에 추가할 솔루션 (리피터 피 펫이에 대 한 최고의 작품).</li>
		<li>10 분 동안 품 어 관 게 그리고 신중 하 게 소용돌이 내용을 혼합 튜브. 30 분 추가 대 한 품 어. 주의: 페 놀 및 황산 부식성 irritants 있습니다. 피부, 눈, 그리고 흡입 노출에서 보호를 포함 하는 적절 한 보호구를 사용 하 여 화학 증기 두건에서이 단계를 수행: 얼굴 방패 또는 눈 고글, 고무 장갑, 랩 앞치마, 그리고 부츠. 혼합 페 놀 황산도에서 발열 반응 결과는 뜨겁게 되 고 튜브에서 발생 합니다.</li>
		<li>각 3 폴리스 티 렌 1.5 mL 세미 마이크로 큐 벳 (샘플 당 3 기술 복제)의 각 관에서 샘플의 800 µ L 플라스틱. 490에서 읽을 분 광 광도 계를 설정 nm. 포함 된 증류수 표준 또는 알 수 없는 샘플, 읽기 전에 간헐적으로 샘플 읽기에 걸쳐 빈 베트를 보정. 분 광 광도 계를 통해 각 베트를 실행 하 고는 흡 광도 기록. 기술에 걸쳐 평균 각 알 수 없는 샘플에 대 한 복제합니다. 참고: 경우에 따라 샘플 위 흡 광도 임계값을 능가 수 있습니다. 그렇다면, 샘플 단계 3.2.3에 희석 한다. 희석도 후속 계산에 대 한 차지 해야 합니다.</li>
		<li>각 표준에 대 한 평균 흡 광도 계산 합니다. 참고: 표준 곡선을 사용 하 여 각 알 수 없는 샘플에 총 소화 되기 쉬운 탄수화물의 양을 계산 하는 D (+) 포도 당 각 표준에의 마이크로 그램에 대 한 각 표준의 평균 흡 광도 복귀 하기 쉬운 하지만 하나 또한 수 있습니다. 바람직한 경우 각 표준의 D (+) 포도 당 농도 (µ g / µ L)를 플롯 합니다. 그러나 다음 계산,, 마이크로 그램, 아니라 농도 (µ g / µ L)에 따라 표준 곡선을 참조 하십시오.</li>
		<li>각 표준 솔루션에서 D (+) 포도 당 (µ g)의 총 금액에 대 한 평균 흡 광도 그려서 표준 곡선을 계산 합니다. 이러한 데이터에 선형 회귀선 적합 하 고 다음과 같은 방정식을 사용 하 여 각 알 수 없는 샘플에서 (µ g) 탄수화물의 총 금액을 계산: Mc = (((x -A b)/m)/(15)) * 1000 Mc 샘플에서 탄수화물의 µ g = X = 알 수 없는 샘플의 평균 흡 광도 b = y-절편 (표준 회귀 선) m = 경사 (표준 회귀 선) 이 라인의 상관 계수 보다 큰 0.98 정기적으로 0.99 근처 이어야 한다. 다음, 다음 수식을 사용 하 여 각 샘플에서 탄수화물의 비율을 결정. Pc = ((Mc/1000) / (Mi)) * 100 Pc % 탄수화물 = M나 샘플 (mg)의 초기 질량 =</li>
	</ol>
</li>
</ol>

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<li>Cozzolino, D., Morón, A. <a target="_blank" href="https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-agricultural-science/article/the-potential-of-near-infrared-reflectance-spectroscopy-to-analyse-soil-chemical-and-physical-characteristics/A65359EFC763568A27100D7D84CBBF6D">The potential of near-infrared reflectance spectroscopy to analyse soil chemical and physical characteristics.</a> The Journal of Agricultural Science. 140, 65-71 (2003).</li>
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</ol>

저자는 공개 없다.

효과적인 식물 관련 추출 프로토콜 확고 색도계 분석 실험을 결합 함으로써 여기 설명 하는 분석 실험 공장 수용 성 단백질과 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠를 측정 하기 위한 합리적이 고 정확한 방법을 제공 합니다. 우리의 결과 옥수수를 사용 하 여 모형 다른 생물학으로 관련 공간 스케일에서 정확한 측정을 얻기 위해 이러한 프로토콜을 사용 하는 방법을 보여 줍니다. 예를 들어 우리 공장 ?...

식물 바이오 매스는 사실상 모든 지상파 음식-웹의 기초를 형성 한다. 식물 뿌리 시스템을 통해 토양에서 영양 요소 확보를 생체 합성 조직 그들의 잎에 햇빛. 특히, 탄소와 질소 탄수화물, 단백질 (아미노산의 구성)를 만드는 데 사용 됩니다 빌드하고 지질 하는 데 필요한 식물 바이오 매스 (주목 해야 한다 그에 식물 생리학 용어 "다량 영양소" 종종 N, 등 토양 요소 참조 그러나 P, K, S,,이 문서를 통해이 기간을 참조 합니다 쓰이므로, 단백질, 탄수화물, 지질 등). Herbivores 소비 공장 설비 재료, 식물 조직에 포함 된 macronutrients 그들의 구성 부분으로 세분화 되며 소비자의 생리 적 프로세스를 구동 하는 데 사용. 이 방법에서는, 식물 macronutrients 높은 순서 생태 상호 작용 및 음식 웹 역동성에 대 한 중요 한 의미와 함께 소비자 생리학에 강한 영향이 있다.
동물의 왕국에 걸쳐 수용 성 단백질과 소화 되기 쉬운 탄수화물 macronutrients 생존, 재생산, 그리고 성능1에 가장 밀접 하 게 묶여 있습니다. 또한, 동물의 대다수는 적극적으로 그들의 생리 적 요구1,2를 충족 하기 위해 이러한 두 개의 macronutrients의 그들의 섭취를 조절 합니다. 이 사실이 특히 식물 조직, 설탕 및 아미노산의 농도 감지 하는 곤충 herbivores에 대 한 차례로 먹이 행동을 지시 하는. 그 결과, 수용 성 단백질을 식물 그리고 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 식물 곤충 상호 작용의 진화에 강한 역할을 했다.
우세는 동안 공장 수용 성 단백질에 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 데이터 상대적으로 드물다 (6,7,,89,10,11참조), 식물 원소 콘텐츠 (탄소, 질소, 인)에서 사용할 수 있는 데이터입니다. 크게이 요소는 식물 미네랄 영양3,,45에 기본 역할 때문입니다. 요소, 측정 어디 상관 관계 수용 성 단백질과 소화 되기 쉬운 탄수화물의 양을 추정 하는 데 사용 되었습니다 하지만 정확한 계산 종종 얻기 어렵다. 예를 들어, 탄소는 모든 유기 화합물에 편 존재 하기 때문에 공장 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠의 지표로 서 탄소를 사용 하 여 아니다. 원소 질소 공장 수용 성 단백질 콘텐츠, 사이 강한 관계가 그리고 일반화 된 질소-단백질 변환율은 종종 활용. 그러나, 질소-단백질 변환 높은 종의12,13,14,15, 하 게 일반화 된 변환의 사용 가능성이 있다는 강력한 증거가 있다 부정확 한. 이 때문에, 질소-단백질 변환 요소는 종종 특히 정도로 herbivores에 영양 연구에 필요한 정밀을 부족 합니다. 또한, N 포함 된 식물 allelochemicals, 미치 죠 및 glucosinolates는 herbivores, 독성 등의 존재는 이러한 변환을 혼동 수 있습니다.
여기, 우리는 수용 성 단백질과 식물 조직에서 소화 되기 쉬운 탄수화물의 농도 측정 하기 위한 두 개의 화학 분석을 제공 합니다. 이 분석 실험, 제시 하지만 그 그들은 동시에 사용할 수 같은 식물 샘플을 분석 하 식물 macronutrients의 보다 포괄적인 분석을 달성 하기 위하여 건의 된다. 둘 다 비슷한 방법론을 정량화 하 여 흡 광도 통해 다음 추출 단계의 구성 된 사용 합니다. 식물 샘플 준비는 또한 쉽게 연동에서 모두 분석을 실행 하려면 두 프로토콜에 대 한 동일 합니다. 이 분석 실험의 유틸리티 할 그들의 참신에서 줄기 하지 그들은,에 의존 (브래드 포드, 존스, 뒤부아) 확고 색도계 분석 실험16,17,18, 하지만 여기서 우리는 명확 하 고 쉽게 따라 조직 더 애매 한 특정 식물 추출 기술17,19 이러한 메서드를 결합 하 여 이러한 분석의 응용 식물 관련 필드에 액세스할 수 있도록 하는 프로토콜입니다.
두 분석 실험에 대 한 식물 macronutrients는 동결, lyophilizing, 및 식물 소재를 연 삭 하 여 물리적으로 추출 처음. 수용 성 단백질 분석 결과 대 한 추가 화학 추출17,19 vortexing 및 난방 NaOH 솔루션에서 샘플의 몇 라운드를 통해 수행 됩니다. Coomassie 화려한 블루 G-250를 활용 하 여 잘 알려진 Bradford 분석 실험 다음 수용 성 단백질과 3000-5000 Daltons16,17사이 polypeptides를 계량 하는 데 사용 됩니다. 이 분석 결과 1-20 µ g 미 판 당 총 단백질 사이 탐지 범위 잘 또는 < 25 µ g/mL, 하지만 하지 측정 무료 아미노산을 않습니다. 소화 되기 쉬운 탄수화물 분석 결과의 추출 단계 스미스 그 외 여러분 의 희석 산 방법에 따라 20 녹는 설탕, 전 분, 그리고 fructosan-하지만 하지 구조 탄수화물의 격리에 대 한 수 있습니다. 페 놀 황산 산 정량화 방법 뒤부아 외 에서 가져온 것입니다. 18 모든 모노-, 올리고-고 류 뿐만 아니라 (메 틸 유도체) 측정. 이 분석 결과 특정 설탕을 계량 수 하지만 여기 우리가 총 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 표시기로 사용 (참조 스미스 외. 20 더 자세한 분석을 위해). 함께,이 분석 실험 공장 환경 생리학 및 초 성능, 지상파 음식-웹의 기지에서 리소스 품질에 중요 한 데이터를 제공 하 강하게 연결 된 두 개의 macronutrients를 측정 합니다. 이러한 프로토콜을 제시 식물 생리학, 초 식 동물의 영양 생태학, 식물-초 상호 작용의 더 철저 한 이해를 얻기 위하여 식물 다량 영양소 데이터 집합 생성을 촉진 합니다.

<table><tbody><tr><td>microplate reader (spectrophotometer)</td><td>Bio-Rad</td><td>Model 680 XR</td><td></td></tr><tr><td>Bio-Rad Protein Assay Dye Reagent concentrate</td><td>Bio-Rad</td><td>#5000006</td><td>450mL</td></tr></tbody></table>

quantifying plant soluble protein and digestible carbohydrate content, using corn (zea mays) as an exemplar

원소 데이터 일반적으로 herbivores 자원으로 식물 품질을 유추 하는 데 사용 됩니다. 그러나, 탄소 생체에서의 유비, 포함 하는 질소 식물 방어 화합물 및 질소와 식물 단백질 콘텐츠 모든 종의 수천에서 존재 이러한 추정의 정확도 제한 합니다. 또한, 식물에 초점을 맞춘 연구 및/또는 초 식 동물 생리학 필요 하지 사용 하 여 이루어집니다 정확도의 수준을 일반화 상관 관계. 여기에 제시 된 방법 공장 수용 성 단백질과 소화 되기 쉬운 탄수화물, 동물 생리 적 성능에 가장 밀접 하 게 연결 하는 두 식물 macronutrients 직접 측정을 위한 명확 하 고 빠른 프로토콜 연구를 제공 합니다. 프로토콜은 정확 하 고 재현 가능한 결과 제공 하는 최적화 된 공장 관련 소화 단계 잘 특징이 색도계 분석 실험을 결합 한 제품. 조직 표시 이러한 분석 실험 감도에서 변화를 감지 하는 다른 달콤한 옥수수의 우리의 분석 수용 성 단백질과 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 여러 공간 비늘에 걸쳐 공장. 이러한 포함 하는 식물 사이 성장 하는 지역 및 식물 종 또는 품종, 뿐만 아니라 공장 내 조직 종류에 차이 같은 조직 내에서 심지어 위치 차이. 원소 데이터 수용 성 단백질과 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 결합도 식물 미네랄 영양 식물 생리 프로세스와 연결할 식물 생물학에 있는 새로운 기회를 제공. 이러한 분석은 또한 수용 성 단백질 및 영양 생태학, 식물-초 상호 작용 및 생리 및 생태 연구에 향상 시킬 것입니다 음식 웹 역동성을 공부 하는 데 필요한 소화 되기 쉬운 탄수화물 데이터 생성 도움이 됩니다.

이러한 방법의 유용성을 표시 하려면 우리는 수용 성 단백질 및 4 개의 다른 분야와 곤충 herbivores에 대 한 개별 잠재적인 영양 자원 역할 sweetcorn 조직의 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠를 분석 했다. 우리는 미국 (미네소타, 노스캐롤라이나, 텍사스)에서 3 개의 농업 지역에서 옥수수의 귀를 수집 달콤한 옥수수 (즉, genotypes)의 5 개의 다른 다양성 및 한의 다양 한 필?...

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Quantifying Plant Soluble Protein and Digestible Carbohydrate Content, Using Corn Zea mays As an Exemplar

공장 수용 성 단백질과 소화 탄수화물 콘텐츠를 사용 하 여 옥수수 (지 시 메이 스)를 표본으로 측정

여기에 설명 된 프로토콜 수용 성 단백질 및 식물 조직에서 소화 (비 구조) 탄수화물 콘텐츠 측정을 위한 명확 하 고 친근 한 방법론을 제공 합니다. 이 두 공장 macronutrients 계량 수 식물 생리학, 영양 생태학, 식물-초 상호 작용 및 식품 웹 생태 분야 진출을 위한 중요 한 의미를 갖는다.

Elemental data are commonly used to infer plant quality as a resource to herbivores. However, the ubiquity of carbon in biomolecules, the presence of ...

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Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Environment

Quantifying Plant Soluble Protein and Digestible Carbohydrate Content, Using Corn (Zea mays) As an Exemplar

19.8K 조회수.  Texas A&M University. 여기에 설명 된 프로토콜 수용 성 단백질 및 식물 조직에서 소화 (비 구조) 탄수화물 콘텐츠 측정을 위한 명확 하 고 친근 한 방법론을 제공 합니다. 이 두 공장 macronutrients 계량 수 식물 생리학, 영양 생태학, 식물-초 상호 작용 및 식품 웹 생태 분야 진출을 위한 중요 한 의미를 갖는다.

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High-throughput Screening of Recalcitrance Variations in Lignocellulosic Biomass: Total Lignin, Lignin Monomers, and Enzymatic Sugar Release

The conversion of lignocellulosic biomass to fuels, chemicals, and other commodities has been explored as one possible pathway toward reductions in the use of non-renewable energy sources. In order to identify which plants, out of a diverse pool, have the desired chemical traits for downstream applications, attributes, such as cellulose and lignin content, or monomeric sugar release following an enzymatic saccharification, must be compared. The experimental and data analysis protocols of the standard methods of analysis can be time-consuming, thereby limiting the number of samples that can be measured. High-throughput (HTP) methods alleviate the shortcomings of the standard methods, and permit the rapid screening of available samples to isolate those possessing the desired traits. This study illustrates the HTP sugar release and pyrolysis-molecular beam mass spectrometry pipelines employed at the National Renewable Energy Lab. These pipelines have enabled the efficient assessment of thousands of plants while decreasing experimental time and costs through reductions in labor and consumables.

Plant cell wall structure and chemistry traits are evaluated to identify ideal feedstocks for biofuels and bio-materials. Standard methods have limitations when applied to large data sets. These high-throughput pretreatment, enzyme saccharification, and pyrolysis-molecular beam mass spectrometry methods compare large numbers of biomass samples with decreased experimental time and cost.

총 리그닌, 리그닌 단량체, 및 효소 설탕 자료 : 리그 노 셀룰로오스 바이오 매스의 반항의 변화의 높은 처리량 검열

The conversion of lignocellulosic biomass to fuels, chemicals, and other commodities has been explored as one possible pathway toward reductions in the ...

연구

환경과학

Quantification of Fungal Colonization, Sporogenesis, and Production of Mycotoxins Using Kernel Bioassays

The rotting of grains by seed-infecting fungi poses one of the greatest economic challenges to cereal production worldwide, not to mention serious risks to human and animal health. Among cereal production, maize is arguably the most affected crop, due to pathogen-induced losses in grain integrity and mycotoxin seed contamination. The two most prevalent and problematic mycotoxins for maize growers and food and feed processors are aflatoxin and fumonisin, produced by Aspergillus flavus and Fusarium verticillioides, respectively.
Recent studies in molecular plant-pathogen interactions have demonstrated promise in understanding specific mechanisms associated with plant responses to fungal infection and mycotoxin contamination1,2,3,4,5,6. Because many labs are using kernel assays to study plant-pathogen interactions, there is a need for a standardized method for quantifying different biological parameters, so results from different laboratories can be cross-interpreted. For a robust and reproducible means for quantitative analyses on seeds, we have developed in-lab kernel assays and subsequent methods to quantify fungal growth, biomass, and mycotoxin contamination. Four sterilized maize kernels are inoculated in glass vials with a fungal suspension (106) and incubated for a predetermined period. Sample vials are then selected for enumeration of conidia by hemocytometer, ergosterol-based biomass analysis by high performance liquid chromatography (HPLC), aflatoxin quantification using an AflaTest fluorometer method, and fumonisin quantification by HPLC.

The devastation of cereal crops by seed-infecting fungi has prompted numerous research efforts to better understand plant-pathogen interactions. To study seed-fungal interactions in a laboratory setting, we developed a robust method for the quantification of fungal reproduction, biomass, and mycotoxin contamination using kernel bioassays.

커널 Bioassays를 사용하여 곰팡이 콜로니, Sporogenesis 및 Mycotoxins 생산의 부량

The rotting of grains by seed-infecting fungi poses one of the greatest economic challenges to cereal production worldwide, not to mention serious risks ...

면역학 및 감염병학

High-throughput, Microscale Protocol for the Analysis of Processing Parameters and Nutritional Qualities in Maize (Zea mays L.)

Maize is an important grain crop in the United States and worldwide. However, maize grain must be processed prior to human consumption. Furthermore, whole grain composition and processing characteristics vary among maize hybrids and can impact the quality of the final processed product. Therefore, in order to produce healthier processed food products from maize, it is necessary to know how to optimize processing parameters for particular sets of germplasm to account for these differences in grain composition and processing characteristics. This includes a better understanding of how current processing techniques impact the nutritional quality of the final processed food product. Here, we describe a microscale protocol that both simulates the processing pipeline to produce cornflakes from large flaking grits and allows for the processing of multiple grain samples simultaneously. The flaking grits, the intermediate processed products, or final processed product, as well as the corn grain itself, can be analyzed for nutritional content as part of a high-throughput analytical pipeline. This procedure was developed specifically for incorporation into a maize breeding research program, and it can be modified for other grain crops. We provide an example of the analysis of insoluble-bound ferulic acid and p-coumaric acid content in maize. Samples were taken at five different processing stages. We demonstrate that sampling can take place at multiple stages during microscale processing, that the processing technique can be utilized in the context of a specialized maize breeding program, and that, in our example, most of the nutritional content was lost during food product processing.

High-throughput, Microscale Protocol for the Analysis of Processing Parameters and Nutritional Qualities in Maize Zea mays L.

Here, we present a microscale protocol for processing grain samples and for incorporating this microscale approach into a high-throughput analytical pipeline. This is a higher throughput adaptation of currently available protocols.

높은 처리량, 처리 파라미터 분석 및 옥수수 (지 시 메이 스 L.) 영양 자질에 대 한 미 프로토콜

Maize is an important grain crop in the United States and worldwide. However, maize grain must be processed prior to human consumption. Furthermore, whole ...

Lignin Down-regulation of Zea mays via dsRNAi and Klason Lignin Analysis

To facilitate the use of lignocellulosic biomass as an alternative bioenergy resource, during biological conversion processes, a pretreatment step is needed to open up the structure of the plant cell wall, increasing the accessibility of the cell wall carbohydrates. Lignin, a polyphenolic material present in many cell wall types, is known to be a significant hindrance to enzyme access. Reduction in lignin content to a level that does not interfere with the structural integrity and defense system of the plant might be a valuable step to reduce the costs of bioethanol production. In this study, we have genetically down-regulated one of the lignin biosynthesis-related genes, cinnamoyl-CoA reductase (ZmCCR1) via a double stranded RNA interference technique. The ZmCCR1_RNAi construct was integrated into the maize genome using the particle bombardment method. Transgenic maize plants grew normally as compared to the wild-type control plants without interfering with biomass growth or defense mechanisms, with the exception of displaying of brown-coloration in transgenic plants leaf mid-ribs, husks, and stems. The microscopic analyses, in conjunction with the histological assay, revealed that the leaf sclerenchyma fibers were thinned but the structure and size of other major vascular system components was not altered. The lignin content in the transgenic maize was reduced by 7-8.7%, the crystalline cellulose content was increased in response to lignin reduction, and hemicelluloses remained unchanged. The analyses may indicate that carbon flow might have been shifted from lignin biosynthesis to cellulose biosynthesis. This article delineates the procedures used to down-regulate the lignin content in maize via RNAi technology, and the cell wall compositional analyses used to verify the effect of the modifications on the cell wall structure.

Lignin Down-regulation of Zea mays via dsRNAi and Klason Lignin Analysis

A double stranded RNA interference (dsRNAi) technique is employed to down-regulate the maize cinnamoyl coenzyme A reductase (ZmCCR1) gene to lower plant lignin content. Lignin down-regulation from the cell wall is visualized by microscopic analyses and quantified by the Klason method. Compositional changes in hemicellulose and crystalline cellulose are analyzed.

의 리그닌 아래로 규제<em&gt; ZEA 메이스</em&gt; dsRNAi 및 Klason 리그닌 분석을 통해

To facilitate the use of lignocellulosic biomass as an alternative bioenergy resource, during biological conversion processes, a pretreatment step is ...

생체공학

Estimation of Crystalline Cellulose Content of Plant Biomass using the Updegraff Method

Cellulose is the most abundant polymer on Earth generated by photosynthesis and the main load-bearing component of cell walls. The cell wall plays a significant role in plant growth and development by providing strength, rigidity, rate and direction of cell growth, cell shape maintenance, and protection from biotic and abiotic stressors. The cell wall is primarily composed of cellulose, lignin, hemicellulose and pectin. Recently plant cell walls have been targeted for the second-generation biofuel and bioenergy production. Specifically, the cellulose component of the plant cell wall is used for the production of cellulosic ethanol. Estimation of cellulose content of biomass is critical for fundamental and applied cell wall research. The Updegraff method is simple, robust, and the most widely used method for the estimation of crystalline cellulose content of plant biomass. The alcohol insoluble crude cell wall fraction upon treatment with Updegraff reagent eliminates the hemicellulose and lignin fractions. Later, the Updegraff reagent resistant cellulose fraction is subjected to sulfuric acid treatment to hydrolyze the cellulose homopolymer into monomeric glucose units. A regression line is developed using various concentrations of glucose and used to estimate the amount of the glucose released upon cellulose hydrolysis in the experimental samples. Finally, the cellulose content is estimated based on the amount of glucose monomers by colorimetric anthrone assay.

The Updegraff method is the most widely used method for the cellulose estimation. The main purpose of this demonstration is to provide a detailed Updegraff protocol for estimation of cellulose content in plant biomass samples.

Updegraff 방법을 사용하여 식물 바이오매스의 크리스탈 셀룰로오스 함량 추정

Cellulose is the most abundant polymer on Earth generated by photosynthesis and the main load-bearing component of cell walls. The cell wall plays a ...

Obtaining High-Quality Transcriptome Data from Cereal Seeds by a Modified Method for Gene Expression Profiling

The characterization of gene expression is dependent on RNA quality. In germinating, developing and mature cereal seeds, the extraction of high-quality RNA is often hindered by high starch and sugar content. These compounds can reduce both the yield and the quality of the extracted total RNA. The deterioration in quantity and quality of total RNA can subsequently have a significant impact on the downstream transcriptomic analyses, which may not accurately reflect the spatial and/or temporal variation in the gene expression profile of the samples being tested. In this protocol, we describe an optimized method for extraction of total RNA with sufficient quantity and quality to be used for whole transcriptome analysis of cereal grains. The described method is suitable for several downstream applications used for transcriptomic profiling of developing, germinating, and mature cereal seeds. The method of transcriptome profiling using a microarray platform is shown. This method is specifically designed for gene expression profiling of cereals with described genome sequences. The detailed procedure from microarray handling to final quality control is described. This includes cDNA synthesis, cRNA labelling, microarray hybridization, slide scanning, feature extraction, and data quality validation. The data generated by this method can be used to characterize the transcriptome of cereals during germination, in various stages of grain development, or at different biotic or abiotic stress conditions. The results presented here exemplify high-quality transcriptome data amenable for downstream bioinformatics analyses, such as the determination of differentially expressed genes (DEGs), characterisation of gene regulatory networks, and conducting transcriptome-wide association study (TWAS).

A method for transcriptome profiling of cereals is presented. The microarray-based gene expression profiling starts with the isolation of high-quality total RNA from cereal grains and continues with the generation of cDNA. After cRNA labelling and microarray hybridization, recommendations are given for signal detection and quality control.

유전자 발현 프로파일링을 위한 수정된 방법으로 시리얼 씨앗에서 고품질 전사 데이터 획득

The characterization of gene expression is dependent on RNA quality. In germinating, developing and mature cereal seeds, the extraction of high-quality ...

생화학

Comprehensive Compositional Analysis of Plant Cell Walls (Lignocellulosic biomass) Part II: Carbohydrates

The need for renewable, carbon neutral, and sustainable raw materials for industry and society has become one of the most pressing issues for the 21st century. This has rekindled interest in the use of plant products as industrial raw materials for the production of liquid fuels for transportation2 and other products such as biocomposite materials6. Plant biomass remains one of the greatest untapped reserves on the planet4. It is mostly comprised of cell walls that are composed of energy rich polymers including cellulose, various hemicelluloses, and the polyphenol lignin5 and thus sometimes termed lignocellulosics. However, plant cell walls have evolved to be recalcitrant to degradation as walls contribute extensively to the strength and structural integrity of the entire plant. Despite its necessary rigidity, the cell wall is a highly dynamic entity that is metabolically active and plays crucial roles in numerous cell activities such as plant growth and differentiation5. Due to the various functions of walls, there is an immense structural diversity within the walls of different plant species and cell types within a single plant4. Hence, depending of what crop species, crop variety, or plant tissue is used for a biorefinery, the processing steps for depolymerisation by chemical/enzymatic processes and subsequent fermentation of the various sugars to liquid biofuels need to be adjusted and optimized. This fact underpins the need for a thorough characterization of plant biomass feedstocks. Here we describe a comprehensive analytical methodology that enables the determination of the composition of lignocellulosics and is amenable to a medium to high-throughput analysis (Figure 1). The method starts of with preparing destarched cell wall material. The resulting lignocellulosics are then split up to determine its monosaccharide composition of the hemicelluloses and other matrix polysaccharides1, and its content of crystalline cellulose7. The protocol for analyzing the lignin components in lignocellulosic biomass is discussed in Part I3.

Comprehensive Compositional Analysis of Plant Cell Walls Lignocellulosic biomass Part II: Carbohydrates

Plant biomass is a major carbon-neutral renewable resource that could be used for the production of biofuels. Plant biomass consists mainly of cell walls, a structurally complex composite material termed lignocellulosics. Here we describe a protocol for a comprehensive analysis of the content and composition of wall derived carbohydrates.

식물 세포 벽의 종합 작곡 분석 (리그노셀룰로오스성 바이오 매스) 2 부 : 탄수화물

The need for renewable, carbon neutral, and sustainable raw materials for industry and society has become one of the most pressing issues for the 21st ...

생물학

Imaging and Analysis for Quantifying Maize (Zea mays) Abiotic Stress Phenotypes

Measuring quantitative plant phenotypes, or traits, is essential for understanding plant responses to environmental factors, including biotic and abiotic stresses. However, traditional methods of measuring plants can be time-consuming, inaccurate, and destructive, particularly when assessing traits such as biomass and height on an individual basis. Image-based analysis offers an opportunity to reduce labor, improve accuracy and precision, and enable repeated measurements of the same plant over multiple time points. While high-throughput phenotyping facilities provide a solution, they are often prohibitively expensive and limited in availability worldwide. A method is described for capturing plant images using low-cost single-board computers and digital cameras within a photo studio setup, accompanied by an image analysis pipeline based on the free and open-source package PlantCV. This method offers a fast and accurate protocol for image capture, labeling, and transfer, along with best practices for ensuring high-quality image acquisition. Through image analysis, more than 10 phenotypes were quantified for all images in the experiment simultaneously, including traits such as plant size, height, and color. These methods were used to characterize the response of the Zea mays (maize) inbred variety B73 to heat, drought, and combined heat and drought abiotic stress conditions.

A method is presented for low-cost imaging of plants to measure phenotypes, along with best practices for image capture and an image analysis pipeline for quantifying plant traits. These methods were applied to measure maize (Zea mays) phenotypes under heat, drought, and combined abiotic stress conditions.

Maize (Zea mays) 비생물적 스트레스 표현형을 정량화하기 위한 이미징 및 분석

Measuring quantitative plant phenotypes, or traits, is essential for understanding plant responses to environmental factors, including biotic and abiotic ...

Soluble Protein Assay to Quantify Soluble Protein Content in Plant Tissues

Source: Deans, C. A. et al. <a href="https://appjove.unicartagenaproxy.elogim.com/v/58164">Quantifying Plant Soluble Protein and Digestible Carbohydrate Content, Using Corn (Zea mays) As an Exemplar.</a> J. Vis. Exp. (2018)
This video describes a colorimetric method to quantify the soluble protein content in plant tissues. The method uses Coomassie Brilliant Blue G-250 dye, which interacts with the soluble protein to form a blue-colored stable protein-dye complex, proportional to the soluble protein content in the tissue.

식물 조직의 용해성 단백질 함량을 정량화하기 위한 수용성 단백질 분석

Source: Deans, C. A. et al. Quantifying Plant Soluble Protein and Digestible Carbohydrate Content, Using Corn (Zea mays) As an Exemplar. J. Vis. Exp. ...

JoVE Encyclopedia of Experiments

Biological Techniques

Assay Techniques

Biochemical assays

Colorimetric Assay for the Quantification of Non-Structural Carbohydrates in Plant Tissues

Source: Deans, C. A. et al. <a href="https://appjove.unicartagenaproxy.elogim.com/v/58164">Quantifying Plant Soluble Protein and Digestible Carbohydrate Content, Using Corn (Zea mays) As an Exemplar.</a> J. Vis. Exp. (2018).
This video describes the method to quantify the digestible carbohydrates present in plant tissues. This helps to collect data from various plant tissues to study nutritional ecology, plant-herbivore interactions, and food-web dynamics.