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Enregistrement W2063131964 · doi:10.1002/bbb.231

<i>Brassica carinata</i> – a new molecular farming platform for delivering bio‐industrial oil feedstocks: case studies of genetic modifications to improve very long‐chain fatty acid and oil content in seeds

2010· article· en· W2063131964 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBiofuels Bioproducts and Biorefining · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensGenome PrairieUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaAgriculture and Agri-Food CanadaPlant Biotechnology Institute
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBrassica carinataBioproductsBiotechnologyGermplasmBiorefineryBioplasticErucic acidRapeseedCropBioenergyBiofuelBiologyBiochemical engineeringFood scienceAgronomyBrassicaEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Crop development and species diversity are important aspects of the emerging global bioeconomy, as is maximizing crop value through total crop utilization. We advocate development of Brassica carinata as a biorefinery and bioindustrial oils platform using traditional and molecular breeding techniques and tools. We review genetic studies and breeding efforts to develop elite B. carinata germplasm, work involving development of transformation and regeneration protocols, target gene isolation, and transgene expression. Genetic modification strategies using a B. carinata breeding line as a delivery platform for very long‐chain fatty acid‐enhanced/modified oils are presented as case studies. The target oil products are erucic acid (22:1 Δ13), docosadienoic acid (22:2 Δ5, Δ13) and nervonic acid (24:1 Δ15); in addition transgenic efforts to enhance B. carinata seed oil content are discussed. The overall advantages and current limitations to utilizing this crop are delineated. Other anticipated biobased products from a B. carinata platform may include, but are not limited to, the production of biolubricants, biofuels and biopolymers from the oil, biopesticides, antioxidants, as well as plant gums, and vegetable protein‐based bioplastics and novel food and feed products. In summation, this collaborative B. carinata breeding/germplasm development/value‐added molecular modification effort will not only contribute to the development of renewable feedstocks for the emerging Canadian bioeconomy (biorefinery/bioproducts), but also promises to generate positive economic and environmental benefits. Published in 2010 by John Wiley &amp; Sons, Ltd.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,220 · 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