Peer Review #2 of "Transcription factors involved in abiotic stress responses in Maize (Zea mays L.) and their roles in enhanced productivity in the post genomics era (v0.2)"
Notice bibliographique
Résumé
Background: Maize (Zea mays L.) is a principal cereal crop cultivated worldwide for human food, animal feed, and more recently as a source of biofuel.However, as a direct consequence of water insufficiency and climate change, frequent occurrences of both biotic and abiotic stresses have been reported in various regions around the world, and recently, this has become a constant threat in increasing global maize yields.Plants respond to abiotic stresses by utilizing the activities of transcription factors, which are families of genes coding for specific transcription factor proteins.Transcription factor target genes form a regulon that is involved in the repression/activation of genes associated with abiotic stress responses.Therefore, it is of uttermost importance to have a systematic study on each transcription factor family, the downstream target genes they regulate, and the specific transcription factor genes involved in multiple abiotic stress responses in maize and other staple crops. Method:In this review, the main transcription factor families, the specific transcription factor genes and their regulons that are involved in abiotic stress regulation will be briefly discussed.Great emphasis will be given on maize abiotic stress improvement throughout this review, although other examples from different plants like rice, Arabidopsis, wheat, and barley will be used. Results:We have described in detail the main transcription factor families in maize that take part in abiotic stress responses together with their regulons.Furthermore, we have also briefly described the utilization of high-efficiency technologies in the study and characterization of TFs involved in the abiotic stress regulatory networks in plants with an emphasis on increasing maize production.Examples of these technologies include next-generation sequencing, microarray analysis, machine learning and RNA-Seq. Conclusion:In conclusion, it is expected that all the information provided in this review will in time contribute to the use of TF genes in the research, breeding, and development of new abiotic stress tolerant maize cultivars.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».