Development of a Brassica napus (Canola) Crop Containing Fish Oil-Like Levels of DHA in the Seed Oil
Notice bibliographique
Résumé
Plant seeds have long been promoted as a production platform for novel fatty acids such as the long-chain omega-3 polyunsaturated fatty acids eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) commonly found in fish oil. In this article we describe the development of a canola (Brassica napus) variety producing fish oil-like levels of DHA in the seed. This was achieved by the introduction of a microalgal/yeast transgenic pathway of seven consecutive enzymatic steps which converted the native substrate oleic acid to α-linolenic acid and, subsequently, to EPA, docosapentaenoic acid (DPA) and DHA. This paper describes construct design and evaluation, plant transformation, event selection, field testing in a wide range of environments, and oil profile stability of the transgenic seed. The stable, high-performing event NS-B50027-4 produced fish oil-like levels of DHA (9-11%) in open field trials of T3 to T7 generation plants in several locations in Australia and Canada. This study also describes the highest seed DHA levels reported thus far and is one of the first examples of a deregulated genetically modified crop with clear health benefits to the consumer.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».