Cold stress in plants: Strategies to improve cold tolerance in forage species
Notice bibliographique
Résumé
Cold stress (CS) affects the survivability, geographical distribution, and yield stability of crops. Suitable management and agronomic practices can minimize the crop losses associated with cooler environments. However, agronomic practices alone can't support plants adequately to withstand the harsh cold. Therefore, exploring plants cold stress-responsive factors such as genetic, epigenetic, physiological, and cellular is crucial. This report discusses on cold stress effect, signal perception, signal transduction, gene expression, and associated molecular phenomena in plants. Three cold acclimation response pathways: Ca2+ mediated ICE1- CBF/ DREB1, hormonal, and reactive oxygen species (ROS), are elucidated. Also, this report summarizes the latest research work on genetics and genomics of forage species from the perspectives of cold tolerance improvement. In several instances, our hypotheses have been supported by a recent research output from our genetic analysis experiment on alfalfa (Medicago sativa L.) cold tolerance. We further review the importance of high-throughput genomics and phenomics for cold tolerance improvement in forage species and recommended implementing widely recognized techniques such as genomic selection (GS) and genome-wide association studies (GWAS) to develop climate-resilient cultivars. The transgenics and genome-edited cold-tolerant forage cultivars with low or no yield penalty must be the goals of future research.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».