Transcriptomic, Proteomic, Metabolomic and Functional Genomic Approaches for the Study of Abiotic Stress in Vegetable Crops
Notice bibliographique
Résumé
Vegetables are plants or portion of plants cultivated for food with a savory flavor and considerably nutritional value with little protein or fat. The yield and quality of vegetable crops are affected by various abiotic stresses, such as drought, salinity and low and high temperatures. Higher plants have evolved a series of complex responses in order to adapt to a single or multiple stresses. Recently, high-throughput sequencing has brought powerful and efficient research tools that can lead to a better understanding of the molecular mechanisms behind stress in plants. Many molecular markers, functional and regulatory genes have been discovered based on the genome sequencing. The new technologies, such as transcriptome analysis, digital gene expression, deep sequencing of small RNAs, proteomics, metabolomics, etc. should pave new avenues for studying stress resistance in vegetable crops. Here, we review recent progresses in the transcriptomic, proteomic, metabolomic and functional genomic approaches that have been used in the field of abiotic stress with vegetable crops. The perspectives on future research and improvement of vegetable crops through applied genomics are provided.
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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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».