Improving Erucic Acid Content in Rapeseed through Biotechnology: What Can the <i>Arabidopsis FAE1</i> and the Yeast <i>SLC1‐1</i> Genes Contribute?<sup>1,</sup><sup>2</sup>
Notice bibliographique
Résumé
The main goal of our research is to produce, by genetic manipulation, Brassica napus L. cultivars with higher amounts of 22:1 in their seed oil than in present Canadian high erucic acid rapeseed (HEAR) cultivars developed through traditional breeding, ideally with proportions of 22:1 approaching 80 mol% (828 g kg−1). To probe some rate‐limiting steps in the accumulation of triacylglycerols containing very long chain fatty acids (VLCFAs), particularly erucic acid (22:1), we have taken a transgenic approach, studying the effect of expressing two target genes in HEAR B. napus cv. Hero. To study the role of the elongase complex, involved in elongation of C18 fatty acid moieties to produce VLCFAs, we expressed the Arabidopsis thaliana L., fatty acid elongase 1 (FAE1) gene under the control of a seed‐specific promoter (napin), in Hero. This resulted in increased proportions of 22:1 in the seed oil, rising from 430 g kg−1 in non‐transformed controls to 480 to 530 g kg−1 22:1 in FAE1 transgenic Hero lines. The FAE1 lines exhibited higher elongase activity in vitro compared to control lines. These data suggest that the level of active condensing enzyme in the native elongase complex is somewhat rate limiting for synthesis of erucic acid and other VLCFAs in HEAR. In small scale field trials, the VLCFA and 22:1 content of FAE1 transgenic lines were superior to field‐grown control lines. We report that in field plot trials, the progeny of our best T4 B. napus cv. Hero SLC1‐1 transgenic lines clearly out‐performed controls in terms of 22:1, oil content, and yield.
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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 | 0,000 |
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 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 ».