Virus‐induced gene silencing as a tool for functional studies in <i>Cleome violacea</i>
Notice bibliographique
Résumé
Premise Cleomaceae is emerging as a promising family to investigate a wide range of phenomena, such as C 4 photosynthesis and floral diversity. However, functional techniques are lacking for elucidating this diversity. Herein, we establish virus‐induced gene silencing (VIGS) as a method of generating functional data for Cleome violacea , bolstering Cleomaceae as a model system. Methods We leveraged the sister relationship of Cleomaceae and Brassicaceae by using constructs readily available for Arabidopsis thaliana to provide initial information about the feasibility of VIGS in C . violacea . We then developed endogenous constructs to optimize VIGS efficiency and viability for fruit development. Results PHYTOENE DESATURASE was successfully downregulated in C . violacea using both heterologous and endogenous constructs. The endogenous construct had the highest degree of downregulation, with many plants displaying strong photobleaching. FRUITFULL ‐treated plants were also successfully downregulated, with a high rate of survival but less effective silencing; only a small percentage of survivors showed a strong phenotype. Discussion Our optimized VIGS protocol in C . violacea enables functional gene analyses at different developmental stages. Additionally, C . violacea is amenable to heterologous knockdown, which suggests that a first pass using non‐endogenous constructs is a possible route to test additional species of Cleomaceae.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».