CRISPR/Cas9 in Planta Hairy Root Transformation: A Powerful Platform for Functional Analysis of Root Traits in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
Sequence and expression data obtained by next-generation sequencing (NGS)-based forward genetics methods often allow the identification of candidate causal genes. To provide true experimental evidence of a gene’s function, reverse genetics techniques are highly valuable. Site-directed mutagenesis through transfer DNA (T-DNA) delivery is an efficient reverse screen method in plant functional analysis. Precise modification of targeted crop genome sequences is possible through the stable and/or transient delivery of clustered regularly interspaced short palindromic repeat (CRISPR)/CRISPR-associated protein (CRISPR/Cas) reagents. Currently, CRISPR/Cas9 is the most powerful reverse genetics approach for fast and precise functional analysis of candidate genes/mutations of interest. Rapid and large-scale analyses of CRISPR/Cas-induced mutagenesis is achievable through Agrobacterium rhizogenes-mediated hairy root transformation. The combination of A. rhizogenes hairy root-CRISPR/Cas provides an extraordinary platform for rapid, precise, easy, and cost-effective “in root” functional analysis of genes of interest in legume plants, including soybean. Both hairy root transformation and CRISPR/Cas9 techniques have their own complexities and considerations. Here, we discuss recent advancements in soybean hairy root transformation and CRISPR/Cas9 techniques. We highlight the critical factors required to enhance mutation induction and hairy root transformation, including the new generation of reporter genes, methods of Agrobacterium infection, accurate gRNA design strategies, Cas9 variants, gene regulatory elements of gRNAs and Cas9 nuclease cassettes and their configuration in the final binary vector to study genes involved in root-related traits in soybean.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».