Seed specific overexpression of a modified wheat <i>Or</i> gene leads to enhanced β-carotene in rice and wheat grains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vitamin A deficiency is a major public health problem affecting up to 50% of the world’s population, as either wheat or rice, which are poor in many essential micronutrients such as vitamin A, are major staple food crops. Biofortification of cereal crops with β-carotene (provitamin A) through genetic engineering is a potential solution to overcome vitamin A deficiency. The Orange (Or) protein is involved in the regulation of carotenoid accumulation and previous studies demonstrated high carotenoid accumulation due to a single-nucleotide polymorphism (SNP) in the CDS leading to substitution of Arg to His in the OR protein results in carotenoid accumulation. In the present study, we showed that this substitution of a single amino acid at position 110 (Arg to His) of wild-type wheat TaOr (referred to as TaOr His110 ) increased β-carotene accumulation in transgenic wheat and rice plants overexpressing TaOr His110 under the control of the seed-specific promoter Glu-1D1 . HPLC analysis revealed increase in β-carotene content in rice grain up to 8-fold in case of TP309 (japonica) cultivar, 13-fold in case of IET10364 (indica) cultivar and 7-fold in wheat cv. CPAN1676. Additionally, most of the carotenoid biosynthetic pathway genes were found to be upregulated in TaOr His110 overexpressing seeds of TP309 and IET10364, which positively correlated with maximum increase in β-carotene content.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».