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Enregistrement W2944275418 · doi:10.1186/s13104-019-4207-2

Mutagenesis of seed storage protein genes in Soybean using CRISPR/Cas9

2019· article· en· W2944275418 sur OpenAlexafffund
Chenlong Li, Vi Nguyen, Jun Liu, Wenqun Fu, Chen Chen, Kangfu Yu, Yuhai Cui

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensWestern UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaRecruitment Program of Global Experts
Mots-clésGeneStorage proteinCRISPRBiologyMutagenesisTransformation (genetics)MutantGenome editingAgrobacteriumCas9BiotechnologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Soybean seeds are an important source of vegetable proteins for both food and industry worldwide. Conglycinins (7S) and glycinins (11S), which are two major families of storage proteins encoded by a small family of genes, account for about 70% of total soy seed protein. Mutant alleles of these genes are often necessary in certain breeding programs, as the relative abundance of these protein subunits affect amino acid composition and soy food properties. In this study, we set out to test the efficiency of the CRISPR/Cas9 system in editing soybean storage protein genes using Agrobacterium rhizogenes-mediated hairy root transformation system. RESULTS: We designed and tested sgRNAs to target nine different major storage protein genes and detected DNA mutations in three storage protein genes in soybean hairy roots, at a ratio ranging from 3.8 to 43.7%. Our work provides a useful resource for future soybean breeders to engineer/develop varieties with mutations in seed storage proteins.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations83
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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