Production of yellow‐flowered gentian plants by genetic engineering of betaxanthin pigments
Notice bibliographique
Résumé
Summary Genetic engineering of flower color provides biotechnological products such as blue carnations or roses by accumulating delphinidin‐based anthocyanins not naturally existing in these plant species. Betalains are another class of pigments that in plants are only synthesized in the order Caryophyllales. Although they have been engineered in several plant species, especially red‐violet betacyanins, the yellow betaxanthins have yet to be engineered in ornamental plants. We attempted to produce yellow‐flowered gentians by genetic engineering of betaxanthin pigments. First, white‐flowered gentian lines were produced by knocking out the dihydroflavonol 4‐reductase (DFR) gene using CRISPR/Cas9‐mediated genome editing. Beta vulgaris BvCYP76AD6 and Mirabilis jalapa MjDOD, driven by gentian petal‐specific promoters, flavonoid 3′,5′‐hydroxylase (F3′5′H) and anthocyanin 5,3′‐aromatic acyltransferase (AT), respectively, were transformed into the above DFR‐knockout white‐flowered line; the resultant gentian plants had vivid yellow flowers. Expression analysis and pigment analysis revealed petal‐specific expression and accumulation of seven known betaxanthins in their petals to c. 0.06–0.08 μmol g FW−1. Genetic engineering of vivid yellow‐flowered plants can be achieved by combining genome editing and a suitable expression of betaxanthin‐biosynthetic genes in ornamental plants.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».