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Enregistrement W2091097167 · doi:10.1111/pbi.12165

Transient down‐regulation of the <scp>RNA</scp> silencing machinery increases efficiency of <i><scp>A</scp>grobacterium</i>‐mediated transformation of <scp>A</scp>rabidopsis

2014· article· en· W2091097167 sur OpenAlexaff
Andriy Bilichak, Youli Yao, Igor Kovalchuk

Notice bibliographique

RevuePlant Biotechnology Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGene silencingTransformation (genetics)ArabidopsisCell biologyMutantAgrobacteriumArgonauteRNA interferenceAgrobacterium tumefaciensGeneRNAMolecular biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agrobacterium tumefaciens is a plant pathogen that is widely used in plant transformation. As the process of transgenesis includes the delivery of single-stranded T-DNA molecule, we hypothesized that transformation rate may negatively correlate with the efficiency of the RNA-silencing machinery. Using mutants compromised in either the transcriptional or post-transcriptional gene-silencing pathways, two inhibitors of stable transformation were revealed-AGO2 and NRPD1a. Furthermore, an immunoprecipitation experiment has shown that NRPD1, a subunit of Pol IV, directly interacts with Agrobacterium T-DNA in planta. Using the Tobacco rattle virus (TRV)--based virus-induced gene silencing (VIGS) technique, we demonstrated that the transient down-regulation of the expression of either AGO2 or NRPD1a genes in reproductive organs of Arabidopsis, leads to an increase in transformation rate. We observed a 6.0- and 3.5-fold increase in transformation rate upon transient downregulation of either AGO2 or NRPD1a genes, respectively. This is the first report demonstrating the increase in the plant transformation rate via VIGS-mediated transient down-regulation of the components of epigenetic machinery in reproductive tissue.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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