RNA-Seq Identification of Peanut Callus-Specific Promoters and Evaluation of Base-Editing Efficiency.
Notice bibliographique
Résumé
Prolonged expression of gene-editing components in CRISPR-modified plants can interfere with phenotypic analysis of target traits, increase the risk of off-target mutations, and lead to unnecessary metabolic burden. To mitigate these issues in peanut (Arachis hypogaea L.), callus-specific promoters were screened to restrict Cas9 expression to the callus stage, minimizing its activity in regenerated plants. In this study, six callus-specific genes in peanut were identified by mining RNA sequencing datasets and validating their expression profiles using quantitative reverse transcriptase PCR. The promoters of Arahy.H0FE8D, Arahy.WT3AEF, Arahy.I20Q6X, Arahy.ELJ55T, and Arahy.N9CMH4 were cloned and assessed for their expression activity. Beta-glucuronidase (GUS) histochemical staining confirmed that all five promoters were functional in peanut callus. Further investigation revealed their ability to drive cytosine base editing via a deaminase-nCas9 fusion protein, with all promoters successfully inducing precise base substitutions in peanut. Notably, PAh-H0FE8D, PAh-WT3AEF, PAh-ELJ55T, and PAh-N9CMH4 exhibited comparable or higher editing efficiencies than the commonly used cauliflower mosaic virus 35S promoter. These findings provide valuable tools for improving the biosafety of CRISPR-based genome editing in peanut breeding programs.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».