MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2972146365 · doi:10.3389/fgene.2019.00946

Single Nucleotide Polymorphisms in Starch Biosynthetic Genes Associated With Increased Resistant Starch Concentration in Rice Mutant

2019· article· en· W2972146365 sur OpenAlexaff
Selvakumar Gurunathan, Bharathi Raja Ramadoss, Venkataramana Mudili, Chandranayaka Siddaiah, Naveen Kumar Kalagatur, J.R. Kannan Bapu, Chakrabhavi Dhananjaya Mohan, Abdulaziz A. Alqarawi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesKing Saud UniversityDefence Research and Development Organisation
Mots-clésMutantAmyloseStarchPopulationBiologySingle-nucleotide polymorphismResistant starchGeneOryza sativaGeneticsMutationFood scienceGenotypeMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resistant Starch (RS), plays a crucial role in human health and nutrition by controlling glucose metabolism. RS or dietary fibre content in rice is low because it goes through a variety of process before it is ready for cooking and consumption. Hence, this study was carried out to develop a rice mutant with increased RS. The rice mutant (γ278) with increased RS was developed by utilizing gamma (γ) rays as a mutagen. Mutant γ278 was characterized for mutations in the starch biosynthetic genes viz., GBSSI, SSI, SSIIa, SSIIIa, SBEIa and SBEIIb to reveal the functional mutations/variations led to high RS content in rice. A total of 31 sequence variants/mutations in six genes were identified. We report the discovery of three deleterious mutation/variants each in GBSSI, SSIIa, and SSIIIa with the potential to increase RS content in rice. Further, wild x mutant crosses were made to develop an F2 population to study the effect of combination of deleterious mutations. The SNP (GBSSI:ssIIa:ssIIIa) combination responsible for high RS content in F2 population was identified and recorded highest amylose content (AC) (26.18%) and RS (8.68%) content. In conclusion, this marker combination will be highly useful to develop a rice variety with increased RS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in GeneticsMême sujetFood composition and propertiesTravaux en français237 207