Engineering plant oils as high‐value industrial feedstocks for biorefining: the need for underpinning cell biology research
Notice bibliographique
Résumé
Plant oils represent renewable sources of long-chain hydrocarbons that can be used as both fuel and chemical feedstocks, and genetic engineering offers an opportunity to create further high-value specialty oils for specific industrial uses. While many genes have been identified for the production of industrially important fatty acids, expression of these genes in transgenic plants has routinely resulted in a low accumulation of the desired fatty acids, indicating that significantly more knowledge of seed oil production is required before any future rational engineering designs are attempted. Here, we provide an overview of the cellular features of fatty acid desaturases, the so-called diverged desaturases, and diacylglycerol acyltransferases, three sets of enzymes that play a central role in determining the types and amounts of fatty acids that are present in seed oil, and as such, the final application and value of the oil. Recent studies of the intracellular trafficking, assembly and regulation of these enzymes have provided new insights to the mechanisms of storage oil production, and suggest that the compartmentalization of enzyme activities within specific regions or subdomains of the ER may be essential for both the synthesis of novel fatty acid structures and the channeling of these important fatty acids into seed storage oils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».