Utility of the <i>Arabidopsis FAEI</i> and yeast <i>SLCI-I</i> genes for improvements in erucic acid and oil content in rapeseed
Notice bibliographique
Résumé
High-erucic acid (HEA) Brassica napus cultivars are regaining interest in industrial contexts. Erucic acid and its derivatives are important renewable raw materials utilized in the manufacture of plastic films, in the synthesis of Nylon 13,13, and in the lubricant and emollient industries. Theoretically, the highest level of erucic acid that can be achieved by means of classical breeding is 66 mol%; however, using new approaches on the basis of genetic engineering, it might be possible to develop a B. napus cultivar containing levels of erucic acid significantly above 66 mol% (>80 mol%). In an attempt to increase the amounts of very-long-chain fatty acids (VLCFAs), and erucic acid in particular, in Canadian HEA B. napus cultivars, we have focused on two targets using a transgenic approach. We examined both the role/function of the Arabidopsis thaliana FAE1 (fatty acid elongase) gene by expressing it under the control of the seed-specific napin promoter in B. napus germplasm with analysis of the changes in VLCFA content in the seed oil of transgenic lines, and the performance of the yeast SLC1-1 (sphingolipid compensation mutant) in B. napus cv. Hero transgenic progeny in the field. Here, we report analyses of the contents of 22:1, total VLCFAand oil in the seed oil, as well as seed yield of the field-grown FAE1 and SLC1-1 B. napus cv. Hero progeny.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».