Variations in <scp><i>CYP</i></scp><i>78</i><scp><i>A</i></scp><i>13</i> coding region influence grain size and yield in rice
Notice bibliographique
Résumé
Grain size is one of the most important determinants of crop yield in cereals. Here, we identified a dominant mutant, big grain2 (bg2-D) from our enhancer-trapping population. Genetic analysis and SiteFinding PCR (polymerase chain reaction) revealed that BG2 encodes a cytochrome P450, OsCYP78A13. Sequence search revealed that CYP78A13 has a paralogue Grain Length 3.2 (GL3.2, LOC_Os03g30420) in rice with distinct expression patterns, analysis of transgenic plants harbouring either CYP78A13 or GL3.2 showed that both can promote grain growth. Sequence polymorphism analysis with 1529 rice varieties showed that the nucleotide diversity at CYP78A13 gene body and the 20 kb flanking region in the indica varieties were markedly higher than those in japonica varieties. Further, comparison of the genomic sequence of CYP78A13 in the japonica cultivar Nipponbare and the indica cultivar 9311 showed that there were three InDels in the promoter region and eight SNPs (single nucleotide polymorphism) in its coding sequence. Detailed examination of the transgenic plants with chimaeric constructs suggested that variation in CYP78A13 coding region is responsible for the variation of grain yield. Taken together, our results suggest that the variations in CYP78A13 in the indica varieties hold potential in rice breeding for application of grain yield improvement.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».