New insights into natural rubber biosynthesis from rubber‐deficient lettuce mutants expressing goldenrod or guayule <i>cis</i>‐prenyltransferase
Notice bibliographique
Résumé
Summary Lettuce produces natural rubber (NR) with an average M w of > 1 million Da in laticifers, similar to NR from rubber trees. As lettuce is an annual, self‐pollinating, and easily transformable plant, it is an excellent model for molecular genetic studies of NR biosynthesis. CRISPR/Cas9 mutagenesis was optimized using lettuce hairy roots, and NR‐deficient lettuce was generated via bi‐allelic mutations in cis ‐prenyltransferase ( CPT ). This is the first null mutant of NR deficiency in plants. In the CPT mutant, orthologous CPT counterparts from guayule ( Parthenium argentatum ) and goldenrod ( Solidago canadensis ) were expressed under a laticifer‐specific promoter to examine how the average M w of NR is affected. No developmental defects were observed in the NR‐deficient mutants. The lettuce mutants expressing guayule and goldenrod CPT produced 1.8 and 14.5 times longer NR, respectively, than the plants of their origin. This suggests that, although goldenrod cannot synthesize a sufficiently lengthy NR, goldenrod CPT has the catalytic competence to produce high‐quality NR in the cellular context of lettuce laticifers. Thus, CPT alone does not determine the length of NR. Other factors, such as substrate concentration, additional proteins, and/or the nature of protein complexes including CPT‐binding proteins, influence CPT activity in determining NR length.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».