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Enregistrement W3089980622 · doi:10.1038/s41438-020-00379-w

Color-related chlorophyll and carotenoid concentrations of Chinese kale can be altered through CRISPR/Cas9 targeted editing of the carotenoid isomerase gene BoaCRTISO

2020· article· en· W3089980622 sur OpenAlexfundno aff
Bo Sun, Min Jiang, Hao Zheng, Yue Jian, Wenli Huang, Aihong Zheng, Qing Chen, Yunting Zhang, Yuanxiu Lin, Yan Wang, Xiaorong Wang, Qiaomei Wang, Fen Zhang, Haoru Tang

Notice bibliographique

RevueHorticulture Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of SciencesChinese Academy of SciencesInstitute of GeneticsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarotenoidBiologyMutantCRISPRChlorophyllGeneCas9GeneticsPigmentMutationBrassicaBiochemistryBotanyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The carotenoid isomerase gene (BoaCRTISO) of Chinese kale was targeted and edited using the CRISPR/Cas9 system in the present study. The results showed a high mutation rate (81.25%), and 13 crtiso mutants were obtained. Only two types of mutations, insertions and replacements, were found. Both the total and individual carotenoid and chlorophyll concentrations of the biallelic and homozygous mutants were reduced, and the total levels declined by 11.89–36.33%. The color of the biallelic and homozygous mutants changed from green to yellow, likely reflecting a reduction in the color-masking effect of chlorophyll on carotenoids. The expression levels of most carotenoid and chlorophyll biosynthesis-related genes, including CRTISO, were notably lower in the mutants than in the WT plants. In addition, the functional differences between members of this gene family were discussed. In summary, these findings indicate that CRISPR/Cas9 is a promising technique for the quality improvement of Chinese kale and other Brassica vegetables.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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