Identification of a Rice Leaf Width Gene Narrow Leaf 22 (NAL22) through Genome-Wide Association Study and Gene Editing Technology
Notice bibliographique
Résumé
Rice leaf width (RLW) is a crucial determinant of photosynthetic area. Despite the discovery of several genes controlling RLW, the underlying genetic architecture remains unclear. In order to better understand RLW, this study conducted a genome-wide association study (GWAS) on 351 accessions from the rice diversity population II (RDP-II). The results revealed 12 loci associated with leaf width (LALW). In LALW4, we identified one gene, Narrow Leaf 22 (NAL22), whose polymorphisms and expression levels were associated with RLW variation. Knocking out this gene in Zhonghua11, using CRISPR/Cas9 gene editing technology, resulted in a short and narrow leaf phenotype. However, seed width remained unchanged. Additionally, we discovered that the vein width and expression levels of genes associated with cell division were suppressed in nal22 mutants. Gibberellin (GA) was also found to negatively regulate NAL22 expression and impact RLW. In summary, we dissected the genetic architecture of RLW and identified a gene, NAL22, which provides new loci for further RLW studies and a target gene for leaf shape design in modern rice breeding.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».