New Breeding Techniques for Greenhouse Gas (GHG) Mitigation: Plants May Express Nitrous Oxide Reductase
Notice bibliographique
Résumé
Nitrous oxide (N2O) is a potent greenhouse gas (GHG). Although it comprises only 0.03% of total GHGs produced, N2O makes a marked contribution to global warming. Much of the N2O in the atmosphere issues from incomplete bacterial denitrification processes acting on high levels of nitrogen (N) in the soil due to fertilizer usage. Using less fertilizer is the obvious solution for denitrification mitigation, but there is a significant drawback (especially where not enough N is available for the crop via N deposition, irrigation water, mineral soil N, or mineralization of organic matter): some crops require high-N fertilizer to produce the yields necessary to help feed the world’s increasing population. Alternatives for denitrification have considerable caveats. The long-standing promise of genetic modification for N fixation may be expanded now to enhance dissimilatory denitrification via genetic engineering. Biotechnology may solve what is thought to be a pivotal environmental challenge of the 21st century, reducing GHGs. Current approaches towards N2O mitigation are examined here, revealing an innovative solution for producing staple crops that can ‘crack’ N2O. The transfer of the bacterial nitrous oxide reductase gene (nosZ) into plants may herald the development of plants that express the nitrous oxide reductase enzyme (N2OR). This tactic would parallel the precedents of using the molecular toolkit innately offered by the soil microflora to reduce the environmental footprint of agriculture.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».