High-quality sugar production by osgcs1 rice
Notice bibliographique
Résumé
Carbohydrates (sugars) are an essential energy-source for all life forms. They take a significant share of our daily consumption and are used for biofuel production as well. However, sugarcane and sugar beet are the only two crop plants which are used to produce sugar in significant amounts. Here, we have discovered and fine-tuned a phenomenon in rice which leads them to produce sugary-grain. We knocked-out GCS1 genes in rice by using CRISPR technology, which led to fertilization failure and pollen tube-dependent ovule enlargement morphology (POEM) phenomenon. Apparently, the POEMed-like rice ovule ('endosperm-focused') can grow near-normal seed-size unlike earlier observations in Arabidopsis in which gcs1 ovules ('embryo-focused') were aborted quite early. The POEMed-like rice ovules contained 10-20% sugar, with extremely high sucrose content (98%). Trancriptomic analysis revealed that the osgcs1 ovules had downregulation of starch biosynthetic genes, which would otherwise have converted sucrose to starch. Overall, this study shows that pollen tube content release is sufficient to trigger sucrose unloading at rice ovules. However, successful fertilization is indispensable to trigger sucrose-starch conversion. These findings are expected to pave the way for developing novel sugar producing crops suited for diverse climatic regions.
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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 | 0,001 |
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 ».