The Potential of Genome Editing for Improving Seed Oil Content and Fatty Acid Composition in Oilseed Crops
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A continuous rise in demand for vegetable oils, which comprise mainly the storage lipid triacylglycerol, is fueling a surge in research efforts to increase seed oil content and improve fatty acid composition in oilseed crops. Progress in this area has been achieved using both conventional breeding and transgenic approaches to date. However, further advancements using traditional breeding methods will be complicated by the polyploid nature of many oilseed crops and associated time constraints, while public perception and the prohibitive cost of regulatory processes hinders the commercialization of transgenic oilseed crops. As such, genome editing using CRISPR/Cas is emerging as a breakthrough breeding tool that could provide a platform to keep pace with escalating demand while potentially minimizing regulatory burden. In this review, we discuss the technology itself and progress that has been made thus far with respect to its use in oilseed crops to improve seed oil content and quality. Furthermore, we examine a number of genes that may provide ideal targets for genome editing in this context, as well as new CRISPR-related tools that have the potential to be applied to oilseed plants and may allow additional gains to be made in the future.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle