A Versatile High Throughput Screening Platform for Plant Metabolic Engineering Highlights the Major Role of ABI3 in Lipid Metabolism Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Traditional functional genetic studies in crops are time-consuming, complicated and cannot be readily scaled up. The reason is that mutant or transformed crops need to be generated to study the effect of gene modifications on specific traits of interest. However, many crop species have a complex genome and a long generation time. As a result, it usually takes several months to over a year to obtain desired mutants or transgenic plants, which represents a significant bottleneck in the development of new crop varieties. To overcome this major issue, we are currently establishing a versatile plant genetic screening platform, amenable to high throughput screening in almost any crop species, with a unique workflow. This platform combines protoplast transformation and fluorescence-activated cell sorting. Here we show that tobacco protoplasts can accumulate high levels of lipids if transiently transformed with genes involved in lipid biosynthesis and can be sorted based on lipid content. Hence, protoplasts can be used as a predictive tool for plant lipid engineering. Using this newly established strategy, we demonstrate the major role of ABI3 in plant lipid accumulation. We anticipate that this workflow can be applied to numerous highly valuable metabolic traits other than storage lipid accumulation. This new strategy represents a significant step towards screening complex genetic libraries, in a single experiment and in a matter of days, as opposed to years by conventional means.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».