Evaluation of Agronomic Performance of Mutant Rice Lines of Mentik Wangi Variety (Oryza sativa L.) Resulting from OSSWEET11 Gene Editing
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial leaf blight, caused by Xanthomonas oryzae pv.oryzae (Xoo), is a major disease that significantly reduces rice yields.A local variety of Central Java, Mentik Wangi, has several unique characteristics that are favored by consumers, such as a soft texture and a distinctive fragrant aroma.Despite its advantages, Mentik Wangi is susceptible to bacterial leaf blight because Xoo targets the susceptibility gene OsSWEET11.CRISPR/Cas9 technology can induce resistance by mutating the gene's promoter, preventing its recognition by Xoo.This study aimed to observe the phenotypic traits of T1 mutant lines of Mentik Wangi rice edited using CRISPR/Cas9.T1 seeds derived from T0 parents were analyzed for agronomic traits, including plant height, tiller number, flowering time, and grain weight.Dunnett's test showed no significant differences between mutant lines and their wild-type parents, suggesting no pleiotropic effects from the OsSWEET11 mutation.These results indicate that mutating susceptibility genes can be a viable approach for developing bacterial leaf blight-tolerant rice without compromising agronomic performance.However, molecular analyses are needed to confirm the inheritance of mutations and correlate them with agronomic traits in the T1 generation.This study demonstrates the potential of CRISPR/Cas9 technology in breeding disease-resistant rice varieties.
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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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».