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Enregistrement W4309990481 · doi:10.1094/mpmi-07-22-0157-r

The Role of a Soybean 14-3-3 Gene (<i>Glyma05g29080</i>) on White Mold Resistance and Nodulation Investigations Using CRISPR-Cas9 Editing and RNA Silencing

2022· article· en· W4309990481 sur OpenAlexafffund
Yunfang Zhang, Laureen Blahut‐Beatty, Suqin Zheng, Steven J. Clough, Daina H. Simmonds

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant-Microbe Interactions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésRNA interferenceBiologyGene silencingCRISPRGeneSclerotinia sclerotiorumTrans-activating crRNARNA silencingGeneticsGene expressionCRISPR interferenceRNAGenome editingBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of a soybean 14-3-3 gene ( Glyma05g29080) in defense against white mold and in nodulation was investigated by loss-of-gene-function with CRISPR-Cas9 editing and silencing of RNA interference (RNAi). Particle bombardment was used to introduce the CRISPR expression cassette to target the soybean 14-3-3 gene and an RNAi construct to silence gene transcription. Transmission of the edited 14-3-3 gene and the RNAi construct was confirmed in their respective progeny. The recovered transgenic plants and their progeny were significantly more susceptible to Sclerotinia sclerotiorum infection and showed a significant reduction in nodulation, thus confirming the role of the 14-3-3 gene ( Glyma05g29080) in both nodulation and defense.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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