Optimization of in vitro and ex vitro Agrobacterium rhizogenes-mediated hairy root transformation of soybean for visual screening of transformants using RUBY
Notice bibliographique
Résumé
In vitro and ex vitro Agrobacterium rhizogenes -mediated hairy root transformation (HRT) assays are key components of the plant biotechnology and functional genomics toolkit. In this report, both in vitro and ex vitro HRT were optimized in soybean using the RUBY reporter. Different parameters including A. rhizogenes strain, optical density of the bacterial cell culture (OD 600 ), co-cultivation media, soybean genotype, explant age, and acetosyringone addition and concentration were evaluated. Overall, the in vitro assay was more efficient than the ex vitro assay in terms of the percentage of induction of hairy roots and transformed roots (expressing RUBY ). Nonetheless, the ex vitro technique was deemed faster and a less complicated approach. The highest transformation of RUBY was observed on 7-d-old cotyledons of cv. Bert inoculated for 30 minutes with the R1000 resuspended in ¼ B5 medium to OD 600 (0.3) and 150 µM of acetosyringone. The parameters of this assay also led to the highest percentage of RUBY through two-step ex vitro hairy root transformation. Finally, using machine learning-based modeling, optimal protocols for both assays were further defined. This study establishes efficient and reliable hairy root transformation protocols applicable for functional studies 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».