<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
Notice bibliographique
Résumé
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 & Sons, Ltd.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».