Transcription Factors Associated with Abiotic and Biotic Stress Tolerance and Their Potential for Crops Improvement
Notice bibliographique
Résumé
In field conditions, crops are adversely affected by a wide range of abiotic stresses including drought, cold, salt, and heat, as well as biotic stresses including pests and pathogens. These stresses can have a marked effect on crop yield. The present and future effects of climate change necessitate the improvement of crop stress tolerance. Plants have evolved sophisticated stress response strategies, and genes that encode transcription factors (TFs) that are master regulators of stress-responsive genes are excellent candidates for crop improvement. Related examples in recent studies include TF gene modulation and overexpression approaches in crop species to enhance stress tolerance. However, much remains to be discovered about the diverse plant TFs. Of the >80 TF families, only a few, such as NAC, MYB, WRKY, bZIP, and ERF/DREB, with vital roles in abiotic and biotic stress responses have been intensively studied. Moreover, although significant progress has been made in deciphering the roles of TFs in important cereal crops, fewer TF genes have been elucidated in sorghum. As a model drought-tolerant crop, sorghum research warrants further focus. This review summarizes recent progress on major TF families associated with abiotic and biotic stress tolerance and their potential for crop improvement, particularly in sorghum. Other TF families and non-coding RNAs that regulate gene expression are discussed briefly. Despite the emphasis on sorghum, numerous examples from wheat, rice, maize, and barley are included. Collectively, the aim of this review is to illustrate the potential application of TF genes for stress tolerance improvement and the engineering of resistant crops, with an emphasis on sorghum.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».