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Enregistrement W4319333546 · doi:10.1111/ppl.13871

<scp>CRISPR‐Cas9</scp>‐mediated editing of <i>BADH2</i> gene triggered fragrance revolution in rice

2023· review· en· W4319333546 sur OpenAlexaff
Muhammad Imran, Sarfraz Shafiq, Xiangru Tang

Notice bibliographique

RevuePhysiologia Plantarum · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesGuangzhou Science and Technology Program key projectsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAromaCRISPRAromatic riceGermplasmGenome editingBiologyBiotechnologyGeneOryza sativaBotanyBiochemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fragrance is one of the most important quality traits for breeding in rice. The natural aroma substance 2-acetyl-1-pyrroline (2-AP) is a key fragrance compound among over 200 volatiles identified in fragrant rice. In addition to rice, there are other plant species that contain a germplasm that naturally produces a fragrant aroma. These other plant species all have lower activity levels of the enzyme BETAINE ALDEHYDE DEHYDROGENASE 2 (BADH2). Therefore, improving fragrance efficiency has been a focus of intensive research. Recent studies have engineered BADH2 gene, which is responsible for fragrance trait in non-fragrant cultivars of rice, using CRISPR-Cas9. Although engineering rice BADH2 can be useful for upregulating 2-AP, there are still a lot of restrictions on how it can be applied in practice. In this review article, we discuss the recent developments in BADH2 editing and propose potential future strategies to effectively target BADH2 for transcriptional regulation, with the goal of producing a better fragrance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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