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Enregistrement W2029486325 · doi:10.1080/13102818.2014.907654

<i>Agrobacterium tumefaciens</i>-mediated transformation of corn (<i>Zea mays</i>L.) multiple shoots

2014· article· en· W2029486325 sur OpenAlexaff
Shiliang Cao, Pathmalojiny Masilamany, Wenbin Li, K. Peter Pauls

Notice bibliographique

RevueBiotechnology & Biotechnological Equipment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgrobacterium tumefaciensAgrobacteriumBiologyShootExplant cultureTransformation (genetics)OctopineRhizobiaceaeTi plasmidBotanyHorticultureBacteriaGeneticsGeneIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An Agrobacterium tumefaciens-mediated corn transformation method based on multiple shoot tissue cultures was developed, which is effective with a variety of corn inbred lines and standard binary vectors. Six factors that affected the success of corn transformation were tested, including A. tumefaciens strain, corn genotype, tissue culture growth stage, medium composition, co-culture temperature and surfactant treatment. Agropine-type bacteria (EHA 101 and AGL 1) were eightfold more effective than octopine-type strain for corn multi-shoot tissues transformation. The average frequency of Glucuronidase (GUS)-positive explants obtained from 14 corn genotypes ranged from 36% to 76%. L-proline (0.7 g L−1) in the co-culture medium apparently improved the frequency of transformation. The newly initiated multi-shoot tissues were most responsive to Agrobacterium infection. A positive correlation was found between multi-shoot tissue susceptibility to Agrobacterium and the proportion of cells in G1 phase. Transformants were identified by reverse transcription Polymerase Chain Reaction (PCR) and by southern blot hybridization assays. The frequency of transformants was approximately 2% based on the number of multi-shoot explants co-cultivated with Agrobacterium.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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