Agrobacterium-mediated transformation of rough lemon (Citrus jambhiri Lush) with yeast HAL2 gene
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rough lemon (Citrus jambhiri Lush.) is the most commonly used Citrus rootstock in south Asia. It is extremely sensitive to salt stress that decreases the growth and yield of Citrus crops in many areas worldwide. Over expression of the yeast halotolerant gene (HAL2) results in increasing the level of salt tolerance in transgenic plants. RESULTS: Transformation of rough lemon was carried out by using Agrobacterium tumefaciens strains LBA4404 harboring plasmid pJRM17. Transgenic shoots were selected on kanamycin 100 mg L(-1) along with 250 mg L(-1) each of cefotaxime and vancomycin for effective inhibition of Agrobacterium growth. The Murashige and Skoog (MS) medium containing 200 μM acetoseryngone (AS) proved to be the best inoculation and co-cultivation medium for transformation. MS medium supplemented with 3 mg L(-1) of 6-benzylaminopurine (BA) showed maximum regeneration efficiency of the transformed explants. The final selection of the transformed plants was made on the basis of PCR and Southern blot analysis. CONCLUSION: Rough lemon has been successfully transformed via Agrobacterium tumefaciens with β-glucuronidase (GUS) and HAL2. Various factors affecting gene transformation and regeneration efficiency were also investigated.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».