Seed‐expressed fluorescent proteins as versatile tools for easy (co)transformation and high‐throughput functional genomics in <i>Arabidopsis</i>
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate that fluorescent proteins can be used as visual selection markers for the transformation of Arabidopsis thaliana by the floral dip method. Seed-specific expression of green fluorescent protein (GFP) variants, as well as DsRed, permits the identification of mature transformed seeds in a large background of untransformed seeds by fluorescence microscopy. In planta visualization of transformed seeds in siliques shows that susceptibility to floral dip transformation is limited to a small, defined window in flower development. In the competent stage, the random transformation of up to 25% of the seeds within a single silique may occur. The use of fluorescent proteins with different spectral characteristics allows a rapid identification and genetic analysis of seeds that have received multiple genes-of-interest in co-transformation experiments. The data reveal that co-transformation does not occur at random, since the co-transformed genes are integrated at a single genetic locus in approximately 70% of the cases. This genetic linkage of the co-transformed genes greatly simplifies metabolic pathway engineering by reverse genetics in Arabidopsis. Additional advantages of using visual selection instead of antibiotic resistance include a rapid identification of the effect of the T-DNA insertion or the transgene on seed development and/or germination. This technology, of tagging and identifying transformed seeds by fluorescence provides a novel high-throughput screening system with many potential applications in plant biotechnology.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».