Increasing oil content in Brassica oilseed species
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle