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Enregistrement W2160029361 · doi:10.1111/j.1467-7652.2004.00082.x

Overexpression of the acidic dehydrin WCOR410 improves freezing tolerance in transgenic strawberry leaves

2004· article· en· W2160029361 sur OpenAlexaff
Mario Houde, Sylvain Dallaire, Daniel N'Dong, Fathey Sarhan

Notice bibliographique

RevuePlant Biotechnology Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTransgeneCryopreservationFreezing toleranceGenetically modified cropsTransformation (genetics)LimitingGenetically modified tomatoAcclimatizationBotanyCell biologyGeneHorticultureBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progress in freezing tolerance (FT) improvement through plant breeding approaches has met with little success in the last 50 years. Engineering plants for greater FT through plant transformation is one possible way to reduce the damage caused by freezing. Here, we report an improvement of the selection procedure and the transfer of the wheat Wcor410a acidic dehydrin gene in strawberry. The encoded protein has previously been shown to be associated with the plasma membrane, and its level of accumulation has been correlated with the degree of FT in different wheat genotypes. The WCOR410 protein was expressed in transgenic strawberry at a level comparable with that in cold-acclimated wheat. Freezing tests showed that cold-acclimated transgenic strawberry leaves had a 5 degrees C improvement of FT over wild-type or transformed leaves not expressing the WCOR410 protein. However, no difference in FT was found between the different plants under non-acclimated conditions, suggesting that the WCOR410 protein needs to be activated by another factor induced during cold acclimation. These data demonstrate that the WCOR410 protein prevents membrane injury and greatly improves FT in leaves of transgenic strawberry. A better understanding of the limiting factors allowing its activation may open up the way for engineering FT in different plant organs, and may find applications for the cryopreservation of human tissues and organs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations185
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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