Improvement of Rice Seed Storability by Regulating Lipid Metabolism Using a CRISPR/Cas9 System
Notice bibliographique
Résumé
Long-term storage of rice grain is critical for global food security, yet rice is inherently susceptible to deterioration during storage. Herein, rice seed storability was improved by targeting three key enzyme genes in the lipid metabolism pathway via CRISPR/Cas9 technology, and the mechanism underlying this was analyzed by an untargeted lipidomic approach. Our findings demonstrate that the significantly inferior seed storability in the Yu–Zhen–Xiang (YZX) cultivar compared with the Xi–Li–Gong–Mi (XLGM) cultivar arises from accelerated lipid catabolism and reactive oxygen species (ROS) overproduction. Moreover, a fad2-1 / lox3 / pldα1 triple mutant in the YZX background was rapidly generated by FMPKC systems, and the mutant exhibited lower fatty acid accumulation and reduced ROS content, along with improved grain quality and nutritional value after accelerated aging. Lipidomic analysis indicated that diminished lipid hydrolysis and peroxidation collectively accounted for enhanced storability of the flp mutant. Collectively, this study establishes a robust strategy for rapidly and significantly improving rice aging tolerance, with potential applicability to other cereal crops for addressing critical challenges of grain storage.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».