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Enregistrement W4416443269 · doi:10.5376/be.2025.15.0005

Regulatory Pathways Controlling Fatty Acid Composition in <i>Brassica napus</i>

2025· article· W4416443269 sur OpenAlexvenueno aff
Jiayi Wu

Notice bibliographique

RevueBiological Evidence · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOleic acidFatty acidRapeseedMechanism (biology)Linoleic acidEnzymeMetabolic pathwayRegulator gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fatty acids contained in rapeseed have a direct impact on the nutritional value, industrial use and economic benefits of rapeseed. This review mainly discusses the synthesis mechanism of rapeseed fatty acids, the regulation mechanism of fatty acid composition, and the influence of genetic, biochemical and environmental factors on it. Among them, some enzymes are introduced, mainly some enzymes that play a key regulatory role, such as fatty acid desaturase (FADs). The article will also introduce several more important regulatory genes, such as BnaLEC1s and BnaRGAs. These enzymes and genes are relatively important regulatory entities in rapeseed plants, affecting the transcriptional regulation and hormone regulation network in rapeseed. At the same time, researchers have also used new technologies such as genome-wide association analysis (GWAS), transcriptome analysis and epigenetic methods to identify key genes and regulatory regions related to fatty acid traits. The article will also mention the effects of environmental conditions (such as temperature changes and abiotic stresses) on fatty acid composition. In order to reduce the impact of the environment on fatty acid composition, scientists have developed many breeding methods and biotechnology means, some of which, such as CRISPR/Cas9 gene editing, metabolic engineering and acetylation modification, have been applied. These tools can effectively increase the oleic acid content and reduce the linoleic acid ratio, thereby improving the overall oil quality. Combining multiple omics technologies with artificial intelligence is also a new way to optimize fatty acid metabolism. Subsequent research can make greater use of these tools to cultivate new rapeseed varieties with better oil quality and stronger stress resistance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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