Downregulation of key genes involved in carbon metabolism in <i>Medicago truncatula</i> results in increased lipid accumulation in vegetative tissue
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alfalfa ( Medicago sativa L.) is the most widely grown perennial forage crop and is a close relative of the model diploid legume Medicago truncatula Gaertn. However, use of alfalfa leads to substantial greenhouse gas emissions and economic losses related to inefficiencies in rumen fermentation. The provision of supplemental lipids has been used as a strategy to mitigate these issues, but it is a costly approach. The ability to enhance lipid content within the vegetative tissues of alfalfa would therefore be very advantageous. As such, our aim was to assess and select gene candidates to increase total shoot lipid content in M. truncatula using a virus‐induced gene silencing (VIGS) approach. We targeted gene homologs of the SUGAR‐DEPENDANT 1 ( SDP1 ), ADP‐GLUCOSE‐PYROPHOSPHORYLASE SMALL SUBUNIT 1 ( APS1 ), TRIGALACTOSYLDIACYLGLYCEROL 5 ( TGD5 ), and PEROXISOMAL ABC TRANSPORTER 1 ( PXA1) in M. truncatula for silencing. Reduced target transcript levels were confirmed and changes of shoot lipid content and fatty acid composition were measured. Silencing of SDP1, APS1 , and PXA1 each resulted in significant increases in shoot total lipid content. Significantly increased proportions of α‐linolenic acid (18:3Δ 9 cis ,12 cis ,15 cis ) were observed, and stearic acid (18:0) levels significantly decreased in the total acyl lipids extracted from vegetative tissues of each of the M. truncatula silenced plants. In contrast, palmitic acid (16:0) levels were significantly decreased in only SDP1‐ and PXA1 ‐silenced plants. Genes of PXA1 and SDP1 would be ideal targets for mutation as a means of improving the quality of alfalfa to increase feed efficiency and minimize greenhouse gas emissions from livestock production in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».