Precision Genome Engineering Through Cytidine Base Editing in Rapeseed (Brassica napus. L)
Notice bibliographique
Résumé
Rapeseed is one of the world's most important sources of oilseed crops. Single nucleotide substitution is the basis of most genetic variation underpinning important agronomic traits. Therefore, genome-wide and target-specific base editing will greatly facilitate precision plant molecular breeding. In this study, four CBE systems (BnPBE, BnA3A-PBE, BnA3A1-PBE, and BnPBGE14) were modified to achieve cytidine base editing at five target genes in rapeseed. The results indicated that genome editing is achievable in three CBEs systems, among which BnA3A1-PBE had the highest base-editing efficiency (average 29.8% and up to 50.5%) compared to all previous CBEs reported in rapeseed. The editing efficiency of BnA3A1-PBE is ~8.0% and fourfold higher, than those of BnA3A-PBE (averaging 27.6%) and BnPBE (averaging 6.5%), respectively. Moreover, BnA3A1-PBE and BnA3A-PBE could significantly increase the proportion of both the homozygous and biallelic genotypes, and also broaden the editing window compared to BnPBE. The cytidine substitution which occurred at the target sites of both BnaA06.RGA and BnaALS were stably inherited and conferred expected gain-of-function phenotype in the T1 generation (i.e., dwarf phenotype or herbicide resistance for weed control, respectively). Moreover, new alleles or epialleles with expected phenotype were also produced, which served as an important resource for crop improvement. Thus, the improved CBE system in the present study, BnA3A1-PBE, represents a powerful base editor for both gene function studies and molecular breeding in rapeseed.
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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 ».