Increasing oil content in Brassica oilseed species
Notice bibliographique
Résumé
Brassica oilseed species are the third most important in the world, providing approximately 15 % of the total vegetable oils. Three species (Brassica rapa, B. juncea, B. napus) dominate with B. napus being the most common in Canada, China and Europe. Originally, B. napus was a crop producing seed with high erucic acid content, which still persists today, to some extent, and is used for industrial purposes. In contrast, cultivars which produce seed used for food and feed are low erucic acid cultivars which also have reduced glucosinolate content. Because of the limit to agricultural land, recent efforts have been made to increase productivity of oil crops, including Brassica oilseed species. In this article, we have detailed research in this regard. We have covered modern genetic, genomic and metabolic control analysis approaches to identifying potential targets for the manipulation of seed oil content. Details of work on the use of quantitative trait loci, genome-wide association and comparative functional genomics to highlight factors influencing seed oil accumulation are given and functional proteins which can affect this process are discussed. In summary, a wide variety of inputs are proving useful for the improvement of Brassica oilseed species, as major sources of global vegetable oil.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».