Establishment of an efficient transformation and CRISPR/Cas9-mediated gene editing system in Chinese local planting cassava ( <i>Manihot esculenta</i> Crantz) cultivar SC8
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cassava starch is a widely used raw material for industrial production. South Chinese cassava cultivar 8 ( Manihot esculenta Crantz cv. SC8) is one of the main locally planted cultivars. In this study, an efficient transformation system for cassava SC8 mediated with Agrobacterium strain LBA4404 was presented for the first time, in which the factors of Agrobacterium strain cell infection (density OD600 = 0.65), 250 µM acetosyringone induction, and agro-cultivation with wet friable embryogenic callus (FEC) for 3 days in dark conditions were found to increase the transformation efficiency through the binary vector pCAMBIA1304 harboring GUS- and GFP-fused genes driven by the CaMV35S promoter. Based on the optimized transformation protocol, approximately 120-140 independent transgenic lines per mL settled FEC cell volume (SCV) by gene transformation in approximately five months, and 45.83% homozygous mono-allelic mutations of the MePDS gene with a YAO promoter-driven CRISPR/Cas9 system were generated. This study will open a more functional avenue for the genetic improvement of cassava SC8.
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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 ».