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Enregistrement W2796915964 · doi:10.3389/fchem.2018.00092

Introgression of Physiological Traits for a Comprehensive Improvement of Drought Adaptation in Crop Plants

2018· review· en· W2796915964 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaIndian Council of Agricultural Research
Mots-clésBiologyWater-use efficiencyDrought toleranceAgronomyAgricultureCrop yieldTranspirationPopulationIrrigationAgroforestryEnvironmental scienceEcologyPhotosynthesisBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Burgeoning population growth, industrial demand and the predicted global climate change resulting in erratic monsoon rains are expected to severely limit fresh water availability for agriculture both in irrigated and rainfed ecosystems. In order to remain food and nutrient secure, agriculture research needs to focus on devising strategies to save water in irrigated conditions and to develop superior cultivars with improved water productivity to sustain yield under rainfed conditions. Recent opinions accruing in the scientific literature strongly favour the adoption of a “trait based” approach for increasing water productivity especially the traits associated with maintenance of positive tissue turgor and maintenance of increased carbon assimilation as the most relevant traits to improve crop growth rates under water limiting conditions and to enhance water productivity. The advent of several water saving agronomic practices notwithstanding, a genetic enhancement strategy of introgressing distinct physiological, morphological and cellular mechanisms on to a single elite genetic background is essential for achieving a comprehensive improvement in drought adaptation in crop plants. The significant progress made in genomics, though would provide the necessary impetus, a clear understanding of the “traits” to be introgressed is the most essential need of the hour. Water uptake by a better root architecture, water conservation by preventing unproductive transpiration is crucial for maintaining positive tissue water relations. Improved carbon assimilation associated with carboxylation capacity and mesophyll conductance is equally important in sustaining crop growth rates under water limited conditions. Besides these major traits, we summarized the available information in literature on classifying various drought adaptive traits. We provide evidences that water-use efficiency when introgressed with moderately higher transpiration, would significantly enhance growth rates and water productivity in rice through an improved photosynthetic capacity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,225 · 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