Increased Apigenin in <scp>DNA</scp> ‐Edited Hexaploid Wheat Promoted Soil Bacterial Nitrogen Fixation and Improved Grain Yield Under Limiting Nitrogen Fertiliser
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen availability remains a principal constraint to crop productivity. Plants cannot directly assimilate the abundant nitrogen available in our atmosphere; instead, they rely on the uptake of inorganic forms of nitrogen, such as ammonium and nitrate from the soil. Nitrogen is a limiting nutrient in wheat production, and wheat yields are very responsive to nitrogen fertilisation. Only diazotrophic bacteria can convert atmospheric nitrogen to ammonia via biological nitrogen fixation (BNF), and although improving BNF in wheat has been a longstanding objective, there have been no descriptions of successful modification of wheat crops showing increased BNF in the literature. Here we describe the use of polycistronic multiplexed CRISPR to modify the flavone biosynthetic pathway of hexaploid wheat (Triticum aestivum) plants, generating DNA-edited plants with increased apigenin content. The apigenin-enriched plants exude apigenin into the soil, inducing the colonisation of the roots and subsequent formation of biofilms in soil by diazotrophic bacteria. The low permeability of the biofilm to oxygen protected the bacterial nitrogenase and stimulated BN. Under nitrogen-limiting conditions, apigenin-enriched wheat lines exhibited increased nitrogen content, improved photosynthetic performance, and higher grain yield relative to wild-type controls. This work demonstrates the feasibility of engineering associative BNF in cereals via metabolic reprogramming of root exudation, offering a sustainable route to reduce dependence on synthetic nitrogen fertilisers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».