<i>Agrobacterium tumefaciens</i>-mediated transformation of corn (<i>Zea mays</i>L.) multiple shoots
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».