Genetic improvement of the shoot architecture and yield in soya bean plants via the manipulation of <i>GmmiR156b</i>
Notice bibliographique
Résumé
The optimization of plant architecture in order to breed high-yielding soya bean cultivars is a goal of researchers. Tall plants bearing many long branches are desired, but only modest success in reaching these goals has been achieved. MicroRNA156 (miR156)-SQUAMOSA PROMOTER BINDING PROTEIN-LIKE (SPL) gene modules play pivotal roles in controlling shoot architecture and other traits in crops like rice and wheat. However, the effects of miR156-SPL modules on soya bean architecture and yield, and the molecular mechanisms underlying these effects, remain largely unknown. In this study, we achieved substantial improvements in soya bean architecture and yield by overexpressing GmmiR156b. Transgenic plants produced significantly increased numbers of long branches, nodes and pods, and they exhibited an increased 100-seed weight, resulting in a 46%-63% increase in yield per plant. Intriguingly, GmmiR156b overexpression had no significant impact on plant height in a growth room or under field conditions; however, it increased stem thickness significantly. Our data indicate that GmmiR156b modulates these traits mainly via the direct cleavage of SPL transcripts. Moreover, we found that GmSPL9d is expressed in the shoot apical meristem and axillary meristems (AMs) of soya bean, and that GmSPL9d may regulate axillary bud formation and branching by physically interacting with the homeobox gene WUSCHEL (WUS), a central regulator of AM formation. Together, our results identify GmmiR156b as a promising target for the improvement of soya bean plant architecture and yields, and they reveal a new and conserved regulatory cascade involving miR156-SPL-WUS that will help researchers decipher the genetic basis of plant architecture.
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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 | 0,001 |
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 ».