Seed-specific overexpression of <i>Arabidopsi</i>s <i>DGAT1</i> in Indian mustard (<i>Brassica juncea</i>) increases seed oil content and seed weight
Notice bibliographique
Résumé
Oil content is an important yield trait in Brassica juncea (L.) Coss. Improvements to yield levels of mustard by conventional breeding methods have reached a plateau. The application of transgenic technology is an area that has not yet been explored for improving the oil content of B. juncea. In this study, the effect of overexpression of AtDGAT1 (a key gene involved in oil biosynthesis) on the seed oil content of B. juncea was investigated. For seed-specific overexpression, the gene was linked to Arabidopsis thaliana oleosin promoter and mobilized into mustard through Agrobacterium-mediated transformation. Transformants were selected on MS medium containing 50 mg/L kanamycin, and a transformation frequency of 10.5% was obtained. A total of 10 transgenic events were generated. Analyses of seed weight, oil content, and other yield traits in T 1 transgenics showed that seed-specific overexpression of AtDGAT1 significantly improved the oil content and seed weight. The maximum oil content increase observed in the transgenic seeds was 8.3% compared with the wild-type plants. Total fatty acid content was increased from 4% to 14% in six of the seven events. However, the content of oleic and linoleic acid was reduced and, of these two, oleic acid content showed drastic reduction.
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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 ».