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Enregistrement W2070145210 · doi:10.1186/1472-6750-9-93

Genetic load and transgenic mitigating genes in transgenic Brassica rapa (field mustard) × Brassica napus (oilseed rape) hybrid populations

2009· article· en· W2070145210 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.

Notice bibliographique

RevueBMC Biotechnology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesInstitute of Agriculture, University of TennesseeAnimal and Plant Health Inspection ServiceUniversity of GeorgiaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyBrassica rapaIntrogressionWeedBrassicaHybridAgronomyCropTransgeneInterspecific competitionGenetic loadGenetically modified cropsGene flowGenetic variationBotanyGeneGeneticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: One theoretical explanation for the relatively poor performance of Brassica rapa (weed) x Brassica napus (crop) transgenic hybrids suggests that hybridization imparts a negative genetic load. Consequently, in hybrids genetic load could overshadow any benefits of fitness enhancing transgenes and become the limiting factor in transgenic hybrid persistence. Two types of genetic load were analyzed in this study: random/linkage-derived genetic load, and directly incorporated genetic load using a transgenic mitigation (TM) strategy. In order to measure the effects of random genetic load, hybrid productivity (seed yield and biomass) was correlated with crop- and weed-specific AFLP genomic markers. This portion of the study was designed to answer whether or not weed x transgenic crop hybrids possessing more crop genes were less competitive than hybrids containing fewer crop genes. The effects of directly incorporated genetic load (TM) were analyzed through transgene persistence data. TM strategies are proposed to decrease transgene persistence if gene flow and subsequent transgene introgression to a wild host were to occur. RESULTS: In the absence of interspecific competition, transgenic weed x crop hybrids benefited from having more crop-specific alleles. There was a positive correlation between performance and number of B. napus crop-specific AFLP markers [seed yield vs. marker number (r = 0.54, P = 0.0003) and vegetative dry biomass vs. marker number (r = 0.44, P = 0.005)]. However under interspecific competition with wheat or more weed-like conditions (i.e. representing a situation where hybrid plants emerge as volunteer weeds in subsequent cropping systems), there was a positive correlation between the number of B. rapa weed-specific AFLP markers and seed yield (r = 0.70, P = 0.0001), although no such correlation was detected for vegetative biomass. When genetic load was directly incorporated into the hybrid genome, by inserting a fitness-mitigating dwarfing gene that that is beneficial for crops but deleterious for weeds (a transgene mitigation measure), there was a dramatic decrease in the number of transgenic hybrid progeny persisting in the population. CONCLUSION: The effects of genetic load of crop and in some situations, weed alleles might be beneficial under certain environmental conditions. However, when genetic load was directly incorporated into transgenic events, e.g., using a TM construct, the number of transgenic hybrids and persistence in weedy genomic backgrounds was significantly decreased.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,249
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