Enhancement of total lipid production in vegetative tissues of alfalfa and sainfoin using chemical mutagenesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alfalfa (Medicago sativa L.) and sainfoin (Onobrychis viciifoila Scop.) are two key forage legumes for the western Canadian cattle industry. Despite the high protein content, drawbacks to their use exist, including inefficient protein digestibility and energy use efficiency in the ruminant system, leading to economic losses and negative environmental impacts. Increasing the proportion of lipids in the diet of cattle is known to mitigate greenhouse gas emissions; however, the above two forage legumes possess only trace quantities of lipids in the shoot tissues used by the ruminants. In the current study, chemical mutagenesis was used as a conventional breeding approach to enhance lipid levels in the vegetative tissues of alfalfa and sainfoin. The mutagenesis procedures for these two forages need to be firmly established. We developed protocols for ethyl methanesulfonate (EMS)‐mediated mutagenesis by optimizing mutagen concentration and seed soaking duration. The EMS‐treated populations were assessed for morphological variants and total shoot lipid content (TSLC). Fatty acid composition was examined in a subset of plants with increased TSLC. Within 24 mo, the screening process identified mutagenized plants with significant increases in TSLC (3–5% on a dry weight basis), and a subset of these also displayed alterations in fatty acid composition in both species. These genotypes provide a novel source of germplasm for the future improvement of these two forage species.
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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 | 0,000 |
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 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 ».