VC1 catalyses a key step in the biosynthesis of vicine in faba bean
Notice bibliographique
Résumé
Faba bean (Vicia faba L.) is a widely adapted and high-yielding legume cultivated for its protein-rich seeds1. However, the seeds accumulate the pyrimidine glucosides vicine and convicine, which can cause haemolytic anaemia (favism) in 400 million genetically predisposed individuals2. Here, we use gene-to-metabolite correlations, gene mapping and genetic complementation to identify VC1 as a key enzyme in vicine and convicine biosynthesis. We demonstrate that VC1 has GTP cyclohydrolase II activity and that the purine GTP is a precursor of both vicine and convicine. Finally, we show that cultivars with low vicine and convicine levels carry an inactivating insertion in the coding sequence of VC1. Our results reveal an unexpected, purine rather than pyrimidine, biosynthetic origin for vicine and convicine and pave the way for the development of faba bean cultivars that are free of these anti-nutrients. Vicine and convicine are the main anti-nutritional factors restricting the consumption of faba bean. Transcript profiling combined with metabolite profiling was applied to identify a key enzyme responsible for the biosynthesis of vicine and convicine in faba bean.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».