Prospects of Genetic Modification in Enhancing <i>Eucommia ulmoides</i> Production
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the potential of genetic modification techniques in improving the production efficiency of Eucommia ulmoides . Eucommia ulmoides has garnered attention for its medicinal and industrial value, particularly in its role in rubber biosynthesis. Utilizing high-quality genome assembly and transcriptomic analysis, the research identified a series of key genes and metabolic pathways involved in the biosynthesis of rubber and chlorogenic acid, sex differentiation, and stress response. Notably, the study found that the methylerythritol phosphate (MEP) pathway is the primary route for isopentenyl diphosphate synthesis in Eucommia ulmoides , while the mevalonate (MVA) pathway serves this role in the Brazilian rubber tree (Hevea brasiliensis). Additionally, the EuAP3 and EuAG genes are associated with sex differentiation, and the high expression of the ω-3 fatty acid desaturase-encoding gene EU0103017 is related to the biosynthesis of α-linolenic acid. The study also revealed that the promoter activity of the small rubber particle protein (SRPP) gene is regulated by methyl jasmonate, gibberellins, and drought pathways, indicating these factors as potential targets for gene enhancement. Moreover, the EuTIL1 gene was identified as a key gene for enhancing cold tolerance, providing a molecular basis for expanding the cultivation range of Eucommia ulmoides . The findings suggest that genetic modification techniques hold great potential in improving the yield and quality of Eucommia ulmoides . By modifying specific genes and metabolic pathways, it is expected to increase rubber yield, enhance stress resistance, and improve other economically important traits to meet the growing demand for this valuable resource.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».