Improving peppermint essential oil yield and composition by metabolic engineering
Notice bibliographique
Résumé
Peppermint (Mentha × piperita L.) was transformed with various gene constructs to evaluate the utility of metabolic engineering for improving essential oil yield and composition. Oil yield increases were achieved by overexpressing genes involved in the supply of precursors through the 2C-methyl-D-erythritol 4-phosphate (MEP) pathway. Two-gene combinations to enhance both oil yield and composition in a single transgenic line were assessed as well. The most promising results were obtained by transforming plants expressing an antisense version of (+)-menthofuran synthase, which is critical for adjusting the levels of specific undesirable oil constituents, with a construct for the overexpression of the MEP pathway gene 1-deoxy-D-xylulose 5-phosphate reductoisomerase (up to 61% oil yield increase over wild-type controls with low levels of the undesirable side-product (+)-menthofuran and its intermediate (+)-pulegone). Elite transgenic lines were advanced to multiyear field trials, which demonstrated consistent oil yield increases of up to 78% over wild-type controls and desirable effects on oil composition under commercial growth conditions. The transgenic expression of a gene encoding (+)-limonene synthase was used to accumulate elevated levels of (+)-limonene, which allows oil derived from transgenic plants to be recognized during the processing of commercial formulations containing peppermint oil. Our study illustrates the utility of metabolic engineering for the sustainable agricultural production of high quality essential oils at a competitive cost.
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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 | 0,000 |
| 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 ».