Choosing the Best Route: Comparative Optimization of Wheat Transformation Methods for Improving Yield by Targeting <i>TaARE1-D</i> with CRISPR/Cas9
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wheat ( Triticum aestivum L.) is one of the most important crops worldwide, supplying a major share of calories and protein for the global population. Incorporating gene editing into breeding programs is critical to improve yield and stress tolerance, yet wheat remains difficult to transform and regenerate efficiently. These bottlenecks limit the full application of CRISPR/Cas9 for improvement yield in wheat. To address this, transformation parameters were optimized for three methods: immature embryo transformation, callus transformation, and injection-based in planta transformation. Systematic optimization of Agrobacterium strain, bacterial density, acetosyringone concentration, and incubation conditions resulted in substantially improved transformation success. Efficiencies of 66.84% for immature embryos, 55.44% for callus, and 33.33% for in planta transformation were achieved, representing more than tenfold increase compared with previously reported rate of ∼3%. A key innovation was the shortening of the callus induction stage for immature embryos, reducing the time required for plant regeneration by approximately one month while maintaining high transformation efficiency. The protocols were validated through CRISPR/Cas9-mediated knockout of TaARE1-D , a negative regulator of nitrogen uptake and yield. Generated mutants exhibited increased grain number, spike length, grain length, and thousand-grain weight, as well as the characteristic stay-green phenotype associated with loss of TaARE1-D function. The optimized protocols provide robust platforms to accelerate gene-editing in wheat to increase yield and stress-tolerance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».