The Role of Major Transcription Factors in Solanaceous Food Crops under Different Stress Conditions: Current and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Plant growth, development, and productivity are adversely affected by environmental stresses such as drought (osmotic stress), soil salinity, cold, oxidative stress, irradiation, and diverse diseases. These impacts are of increasing concern in light of climate change. Noticeably, plants have developed their adaptive mechanism to respond to environmental stresses by transcriptional activation of stress-responsive genes. Among the known transcription factors, DoF, WRKY, MYB, NAC, bZIP, ERF, ARF and HSF are those widely associated with abiotic and biotic stress response in plants. Genome-wide identification and characterization analyses of these transcription factors have been almost completed in major solanaceous food crops, emphasizing these transcription factor families which have much potential for the improvement of yield, stress tolerance, reducing marginal land and increase the water use efficiency of solanaceous crops in arid and semi-arid areas where plant demand more water. Most importantly, transcription factors are proteins that play a key role in improving crop yield under water-deficient areas and a place where the severity of pathogen is very high to withstand the ongoing climate change. Therefore, this review highlights the role of major transcription factors in solanaceous crops, current and future perspectives in improving the crop traits towards abiotic and biotic stress tolerance and beyond. We have tried to accentuate the importance of using genome editing molecular technologies like CRISPR/Cas9, Virus-induced gene silencing and some other methods to improve the plant potential in giving yield under unfavorable environmental conditions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».