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Research Article
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
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.
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.
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.
1. 식물 수집 및 처리
2. 수용 성 단백질 분석 결과
3. 소화 되기 쉬운 탄수화물 분석 결과
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 필드 옥수수는 outgroup로 포괄. 표 3 옥수수 샘플 및 그들이 수집에 대 한 요약을 보여 줍니다. 모든 품종 완성도, 수집 하지만 품종 간의 발달 차이 그들은 아니었다 심기 후 같은 날에 수집 된 모든. 우리는 신속 하 게 (수정된 잎 둘러싸고 cob) 껍질을 분리 하 여 별개 조직으로 귀를 처리 하 고 방법에 표시 된 모든 조직으로-80 ° C에서 저장 하기 전에 귀에서 실크 (빛나는 섬유 껍질과 커널 사이). 각 조직 했다 다음 동결. 건조 되 면, 우리는 기지의 끝 면도 최고 1 / 3 (팁) 및 아래쪽 1 / 3에서 커널에 의해 귀 (베이스)는 개 암 나무 열매의에서 커널을 분리. 다음으로, 모든 조직 했다 벌금 파우더로 지상. 우리는 다음 껍질, 실크, 팁 커널 및 수용 성 단백질 및 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 위의 방법에 설명 된 절차에 따라 기본 커널 조직 샘플을 분석. 조직의 사용 가능한 금액에 대 한 제약을 감안할 때, 우리는 수용 성 단백질을 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 217 공장 샘플의 총 분석.
수용 성 단백질
우리 총, 분 광 광도 계를 통해 9 샘플 접시를 실행 하 고 전체, 표준 곡선 0.985 1.00 사이의 값을 가진 높은 상관 관계 계수 (r), 했다. 그림 1 로 얻은 접시에 걸쳐 관찰 한 가변성을 전시 높은 (A) 및 (B) r 최소값 표준 곡선을 보여준다. 우리는 초기 샘플 질량 (표 4)를 사용 하 여 모든 샘플에 대 한 % 수용 성 단백질을 계산 하 고 통계 차이 녹는 단백질 콘텐츠 지역, 종류, 그리고 조직 종류에 대 한 데이터를 분석. 데이터는 순위-정상 가정 필요할 때에 맞게 변형 했다.
우리 지역 (웰 치 ANOVA; 수용 성 단백질 함량에 큰 차이가 관찰 F(2, 133.5) = 4.303, P = 0.015), 결과, 각 영역에서 데이터를 이후에 별도로 분석 했다. 수용 성 단백질 콘텐츠 (양방향 ANOVA;에 다양 한 조직 유형과 사이의 중요 한 상호 작용을 보여 미네소타 샘플 F(3, 64) 16.51, P = 0.001 <). 대부분 조직 기본 커널, 옥수수 다양성 거의 7 번 분야 옥수수 다양성에 비해 금액을 포함 하는 곳을 제외 하 고 유사한 수용 성 단백질, 두 품종에 콘텐츠를 했다. 필드 옥수수 다양 한 (Syngenta/NK-3122A-EZ)에 대 한 껍질 및 실크 비슷한 되었고 모든 조직의 가장 낮은 녹는 단백질 콘텐츠 했다. 귀 끝에서 커널 했다 높은 수용 성 단백질 콘텐츠, 그리고이의 기지에서 커널 중간 했다 (그림 2a). 달콤한 옥수수 다양성 (프로비던스 색)에 대 한 모든 조직 껍데기와 실크 낮은 녹는 단백질 콘텐츠 및 ~2.5 번 팁 커널 (그림 2b) 보다 더 많은 포함 하는 기본 커널 포함 된 별개 했다.
노스 캐롤라이나 샘플 또한 다양 한 조직 유형 (양방향 ANOVA; 사이 중요 한 상호 작용을 보여 F(3, 77) 3.33, P = < 0.024). 대부분 조직 유사한 수용 성 단백질 콘텐츠 비-Bt 다양 (달콤한 G90 하이브리드) 높은 콘텐츠를 전시 팁 커널 제외 품종에 걸쳐 나타났다. Bt 에 대 한 다양 한 (Seedway Bt 1576) 껍질 실크와 유사한 콘텐츠를 했다 팁 커널 콘텐츠, 낮은 녹는 단백질으로 조직 했다. 기본 커널 높은 수용 성 단백질 콘텐츠 했지만 팁 커널 (그림 2c)의 통계적으로 차이가 없었다. 비-Bt 다양 (달콤한 G90 하이브리드), 모든 조직 팁 및 통계적으로 유사 했다 기본 커널을 제외한 별개 했다. 껍질 했다 콘텐츠, 낮은 녹는 단백질 실크, 및 팁과 자료 커널 높은 콘텐츠 (그림 2d) 했다.
텍사스 샘플 종류 (양방향 ANOVA; 사이 수용 성 단백질 함량에 큰 차이가 나타났다 F(1, 76) = 12.91, P = 0.001)와 조직 (양방향 ANOVA; F(3, 76) 21.90 P = < 0.001), 하지만 더 중요 한 상호 작용 (양방향 ANOVA; F(3, 76) 0.436, P = 0.728 =). 전반적으로, 색 다양 한 (Sh2 SS2742 NAT III) 실버 퀸 다양 한 보다 낮은 평균 수용 성 단백질 함량을 보여주었다 (TRTD F1 (su)). 두 종류에 걸쳐 껍질 했다 낮은 단백질 함량, 실크, 뒤 다음 팁 고 기본 커널, 둘 다 했다 마찬가지로 높은 콘텐츠 (그림 2e-f).
소화 되기 쉬운 탄수화물
모든 샘플은 한 번에 분석 되었다, 때문에 우리만 한 표준 곡선을 달렸다. 그림 1 c 상관 계수가 0.998에서 높은 것을 보여준다. 우리는 모든 샘플 (표 5)에 대 한 % 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠를 계산 하 고 통계 차이 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 지역, 종류, 그리고 조직 종류에 대 한 데이터를 분석. 데이터 했다 순위-변형 정상 가정에 맞게 필요할 때.
지역 (ANOVA; 사이 중요 한 차이가 있었다 F(2, 216) 1.47, P = = 0.231), 하지만 우리가 다시 별도로 각 지역에서 데이터를 분석 하는 단백질 분석 연속성을 위해서. 미네소타 샘플 종류 (양방향 ANOVA; 사이 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠에서 상당한 차이가 나타났다 F(1, 64) = 0.00014, P = 0.990) 또는 조직 유형 (양방향 ANOVA; F(3, 64) 0.818, P = 0.489 =). 또한 다양 한 조직 (양방향 ANOVA; 사이 아무 중요 한 상호 작용은 F(3, 64) = 2.26, P = 0.092). 그림 2a -b 는 모든 조직 36.5% (± 0.53)의 평균 콘텐츠 전시 보여줍니다.
노스 캐롤라이나 샘플 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 (양방향 ANOVA;에 조직 형식의 중요 한 효과 보였다 F(3, 77) = 3.99, P = 0.011), 다양성 (양방향 ANOVA;의 영향을 주지 않습니다 하지만 F(1, 77) = 1.06, P = 0.307) 또는 상호 (양방향 ANOVA; F(3, 77) 0.465, P = = 0.708). 그림 2 c -d 되었음을 보여줍니다 실크 낮은 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠, 커널, 그리고 기본 커널 팁 다음 껍질. 모든 조직 실크 및 기본 커널을 제외한 통계적으로 유사 했다.
다양 한 (양방향 ANOVA; 더 큰 영향을 보여주었다 텍사스 샘플 F(1, 76) 0.834, P = = 0.364) 또는 조직 유형 (양방향 ANOVA; F(3, 76) 1.03, P = = 0.385), 하지만 (양방향 ANOVA; 중요 한 상호 작용을 표시 했 어 F(3, 76) = 3.34, P = 0.024). 이 효과 크게 때문에 기본 커널 색 다양 한 (Sh2 SS2742 NAT III)에서 상당히 높은 소화 되기 쉬운 탄수화물 보다 실버 퀸 다양 한 콘텐츠 (TRTD F1 (su)). 그림 2e -f 에 있었다는 것에 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠 통계 차이가 조직 종류에서 실버 퀸 다양 한 보여준다 (TRTD F1 (su)), 그러나 실크와 다양 한 색 (기본 커널 조직 사이 상당한 차이가 있었다 Sh2 SS2742 NAT III)입니다.

그림 1입니다. 다량 영양소 분석 실험에 대 한 표준 곡선입니다. (A) 가장 높은 상관 계수 (최고의 커브)와 플레이트를 보여주는 수용 성 단백질 분석 결과 대 한 표준 곡선. (B) 낮은 상관 계수 (최악의 곡선)와 플레이트를 보여주는 수용 성 단백질 분석 결과 대 한 표준 곡선. (C) 소화 되기 쉬운 탄수화물 분석 결과 대 한 표준 곡선. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 2입니다. 각 조직의 유형에 대 한 % 수용 성 단백질 및 % 소화 되기 쉬운 탄수화물 콘텐츠를 의미. (A) 미네소타- Bt Syngenta/NK-3122A-EZ (옥수수 분야), (B) 미네소타-비-Bt 프로비던스 색, (C) NC-Seedway Bt 1576, (D) NC-비-Bt 달콤한 G90 하이브리드, (E) TX-Sh2 SS2742 F1 NAT III 바이, (F) TX-실버 퀸 TRTD F1 (su). 원은 사각형 평균 값을 표시 하는 동안 원시 데이터를 보여줍니다. 그린 (껍질), 레드 (실크), 노란색 (팁 커널), 그리고 자주색 (기본 커널) 점선-라인 각 사각형에 연결 하는 원점 표시 각 조직에 대 한 P:C 비율 (비율은 점선의 기울기). 편지 조직에 걸쳐 크게 다른 값을 나타내는 다른 편지와 함께, 측면을 따라 위쪽 및 탄수화물 차이 따라 단백질의 차이 대 한 특별 게시 결과 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
| IgG 농도 (ug/uL) | 표준 샘플 (ug)에 단백질 |
| 0.0000 | 0 |
| 0.0125 | 2 |
| 0.0250 | 4 |
| 0.0375 | 6 |
| 0.0500 | 8 |
| 0.1000 | 16 |
표 1. 수용 성 단백질 분석 결과 대 한 표준 곡선 계산. 각 표준에서 단백질의 양은 각 표준의 농도 및 각 잘 (160 µ L)에서 표준 솔루션의 금액에 곱하여 계산 합니다.
| D (+) 포도 당 농도 (ug/uL) | 표준 샘플 (ug) 포도 당 D (+) |
| 0.0000 | 0 |
| 0.0375 | 15 |
| 0.0750 | 30 |
| 0.1125 | 45 |
| 0.1500 | 60 |
| 0.1875 | 75 |
표 2입니다. 소화 되기 쉬운 탄수화물 분석 결과 대 한 표준 곡선 계산. 각 표준에 포도의 각 표준의 농도 복용 하 고 각 테스트 튜브 (400 µ L)에서 표준 솔루션의 금액에 곱하여 계산 됩니다.
| 지역 | 다양 한 | 위치 | N |
| 미네소타 | Bt Syngenta/NK-3122A-EZ (옥수수 분야) | Rosemount, 미네소타 (44.7070,-93.1073) | 10 |
| 비-Bt 섭 리 바이 컬러 | Rosemount, 미네소타 (44.7070,-93.1073) | 10 | |
| 노스 캐롤라이나 | 비-Bt 달콤한 G90 하이브리드 | 록 키 마운트, 노스캐롤라이나 (35.8918,-77.6780) | 10 |
| Seedway Bt 1576 | 이 든 턴, 노스캐롤라이나 (36.1758,-76.7057) | 10 | |
| 텍사스 | Sh2 SS2742 F1 NAT III 바이 컬러 | 러 벅, 텍사스 (33.6935,-101.8249) | 10 |
| 실버 퀸 TRTD F1 (su) | 러 벅, 텍사스 (33.6935,-101.8249) | 10 |
테이블 3입니다. 옥수수 샘플링 위치와 종류의 요약. 10 귀 각 지역 및 다양 한 조합에 대 한 수집 및 4 개의 조직 분석 했다: 껍질, 실크, 팁 커널 및 기본 커널.
| 지역 | 다양 한 | % 수용 성 단백질 | |||
| 껍질 | 실크 | 팁 커널 | 기본 커널 | ||
| 미네소타 | Bt Syngenta/NK-3122A-EZ (옥수수 분야) | 3.29 ± 0.38 | 4.57 ± 1.27 | 14.74 ± 1.54 | 7.07 ± 0.84 |
| 비-Bt 섭 리 바이 컬러 | 3.35 ± 0.58 | 6.71 ± 0.70 | 17.87 ± 3.85 | 48.41 ± 2.85 | |
| 노스 캐롤라이나 | 비-Bt 달콤한 G90 하이브리드 | 2.90 ± 0.60 | 6.97 ± 0.63 | 12.95 ± 0.86 | 12.23 ± 0.83 |
| Seedway Bt 1576 | 5.48 ± 0.73 | 9.08 ± 0.62 | 10.75 ± 0.93 | 12.76 ± 1.16 | |
| 텍사스 | Sh2 SS2742 F1 NAT III 바이 컬러 | 7.74 ± 1.03 | 12.15 ± 0.63 | 14.79 ± 0.69 | 14.88 ± 0.48 |
| 실버 퀸 TRTD F1 (su) | 6.06 ± 1.05 | 8.17 ± 0.79 | 12.95 ± 1.19 | 12.32 ± 1.23 |
표 4입니다. 각 지역, 다양 한, 및 조직 유형에 대 한 단백질 값 의미. (마른 질량)에 의해 비율 ± 1 표시 됩니다 의미 SE.
| 지역 | 다양 한 | % 소화 되기 쉬운 탄수화물 | |||
| 껍질 | 실크 | 팁 커널 | 기본 커널 | ||
| 미네소타 | Bt Syngenta/NK-3122A-EZ (옥수수 분야) | 37.55 ± 0.88 | 32.31 ± 1.38 | 36.79 ± 1.60 | 38.66 ± 1.57 |
| 비-Bt 섭 리 바이 컬러 | 37.30 ± 0.82 | 37.31 ± 2.30 | 35.80 ± 1.77 | 34.83 ± 1.37 | |
| 노스 캐롤라이나 | 비-Bt 달콤한 G90 하이브리드 | 35.79 ± 0.81 | 35.28 ± 1.17 | 36.13 ± 0.91 | 39.47 ± 1.18 |
| Seedway Bt 1576 | 35.75 ± 0.58 | 34.91 ± 0.76 | 35.73 ± 1.35 | 37.29 ± 1.13 | |
| 텍사스 | Sh2 SS2742 F1 NAT III 바이 컬러 | 35.55 ± 0.87 | 33.40 ± 1.10 | 34.85 ± 1.01 | 39.14 ± 1.22 |
| 실버 퀸 TRTD F1 (su) | 34.63 ± 1.13 | 33.42 ± 2.33 | 35.16 ± 1.16 | 33.93 ± 1.03 |
표 5입니다. 각 지역, 다양 한, 및 조직 유형에 대 한 탄수화물 값 의미. (마른 질량)에 의해 비율 ± 1 표시 됩니다 의미 SE.
저자는 공개 없다.
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.
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.
| 마이크로플레이트 리더(분광 광도계) | Bio-Rad | 모델 680 XR | |
| Bio-Rad 단백질 분석 염료 시약 농축 | 액Bio-Rad | #5000006 | 450mL |