The Use of Gene Modification and Advanced Molecular Structure Analyses towards Improving Alfalfa Forage
Notice bibliographique
Résumé
Alfalfa is one of the most important legume forage crops in the world. In spite of its agronomic and nutritive advantages, alfalfa has some limitations in the usage of pasture forage and hay supplement. High rapid degradation of protein in alfalfa poses a risk of rumen bloat to ruminants which could cause huge economic losses for farmers. Coupled with the relatively high lignin content, which impedes the degradation of carbohydrate in rumen, alfalfa has unbalanced and asynchronous degradation ratio of nitrogen to carbohydrate (N/CHO) in rumen. Genetic engineering approaches have been used to manipulate the expression of genes involved in important metabolic pathways for the purpose of improving the nutritive value, forage yield, and the ability to resist abiotic stress. Such gene modification could bring molecular structural changes in alfalfa that are detectable by advanced structural analytical techniques. These structural analyses have been employed in assessing alfalfa forage characteristics, allowing for rapid, convenient and cost-effective analysis of alfalfa forage quality. In this article, we review two major obstacles facing alfalfa utilization, namely poor protein utilization and relatively high lignin content, and highlight genetic studies that were performed to overcome these drawbacks, as well as to introduce other improvements to alfalfa quality. We also review the use of advanced molecular structural analysis in the assessment of alfalfa forage for its potential usage in quality selection in alfalfa breeding.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».