Efficient genetic transformation of <i>Sorghum </i>using a visual screening marker
Notice bibliographique
Résumé
To transform grain sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench) with a visual reporter gene (gfp) and a target gene (tlp), three genotypes (two inbreds, Tx 430 and C401, and a commercial hybrid, Pioneer 8505) were used. We obtained a total of 1011 fertile transgenic plants from 61 independent callus lines, which were produced from 2463 zygotic immature embryos via Agrobacterium-mediated transformation. The reporter gene, gfp, encoding green fluorescent protein (GFP), was used as a visual screening marker, and the target gene, tlp, encoding thaumatin-like protein (TLP), was chosen for enhancing resistance to fungal diseases and drought. Both genes were under the control of the maize ubi 1 promoter in the binary vector pPZP201. A total of 320 plants showing GFP expression, derived from 45 calli, were selected and analyzed by Southern blot analysis. There was a 100% correlation between the GFP expression and the presence of the target gene, tlp, in these plants. Transgenic plants showing strong TLP expression were confirmed by Western blotting with antiserum specific for TLP. The transgene segregated in various ratios among progeny, which was confirmed by examining seedlings showing GFP fluorescence. The progeny also showed different copy numbers of transgenics. This report describes the successful use of GFP screening for efficient production of stably transformed sorghum plants without using antibiotics or herbicides as selection agents.
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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 ».