The impact on nitrogen-efficient phenotypes when aspartate aminotransferase is expressed tissue-specifically in Brassica napus
Notice bibliographique
Résumé
Aspartate aminotransferase (AAT) catalyzes a reversible transamination reaction, producing aspartate and 2-oxoglutarate from glutamate and oxaloacetate, in various cellular plant compartments. Previous work in our lab had shown that a similar aminotransferase enzyme, alanine aminotransferase (AlaAT), produced nitrogen use efficient (NUE) phenotypes when over-expressed in canola (Brassica napus) under the salt-stress inducible promoter, btg-26. Given the similarities between these two enzymes and their roles in plant metabolism, it was hypothesized that over-expression of AAT could also produce an NUE phenotype in canola. Transgenic Brassica napus lines over-expressing AAT from Medicago sativa were produced and analyzed for NUE phenotypes under both high and low nitrogen conditions. While several lines showed promising increases in biomass under the various fertilizer regimes, these alterations could not be reliably replicated and increases in expression of the transgene detected via RT-PCR did not translate into significant increases in AAT activity in plant tissues. Transgenic Brassica napus lines over-expressing AAT do not display NUE phenotypes similar to those plants over-expressing AlaAT. Although this work produced a negative result, it is important to compare the NUE phenotype produced by over-expression of AlaAT and AAT, and differences in metabolism between AAT vs AlaAT over-expressing lines which may be used to deduce changes in plant N metabolism important for NUE in cereal crops.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».