Genetic Engineering of Glycinebetaine Production toward Enhancing Stress Tolerance in Plants: Metabolic Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Glycinebetaine (betaine) affords osmoprotection in bacteria, plants and animals, and protects cell components against harsh conditions in vitro. This and a compelling body of other evidence have encouraged the engineering of betaine production in plants lacking it. We have installed the metabolic step for oxidation of choline, a ubiquitous substance, to betaine in three diverse species, Arabidopsis, Brassica napus, and tobacco (Nicotiana tabacum), by constitutive expression of a bacterial choline oxidase gene. The highest levels of betaine in independent transgenics were 18.6, 12.8, and 13 micromol g(-1) dry weight, respectively, values 10- to 20-fold lower than the levels found in natural betaine producers. However, choline-fed transgenic plants synthesized substantially more betaine. Increasing the choline supplementation further enhanced betaine synthesis, up to 613 micromol g(-1) dry weight in Arabidopsis, 250 micromol g(-1) dry weight in B. napus, and 80 micromol g(-1) dry weight in tobacco. These studies demonstrate the need to enhance the endogenous choline supply to support accumulation of physiologically relevant amounts of betaine. A moderate stress tolerance was noted in some but not all betaine-producing transgenic lines based on relative shoot growth. Furthermore, the responses to stresses such as salinity, drought, and freezing were variable among the three species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».