The Potential of Novel Gene Editing-Based Approaches in Forages and Rumen Archaea for Reducing Livestock Methane Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Rising emissions of anthropogenic greenhouse gases such as carbon dioxide (CO2), nitrous oxide (N2O) and methane (CH4) are a key driver of climate change, which is predicted to have myriad detrimental consequences in coming years if not kept in check. Given the potency of CH4 in terms of trapping heat in the atmosphere in the short term, as well as the fact that ruminant production currently contributes approximately 30% of anthropogenic emissions, there is an impetus to substantially decrease the generation of ruminant-derived CH4. While various strategies are being assessed in this context, a multi-faceted approach is likely required to achieve significant reductions. Feed supplementation is one strategy that has shown promise in this field by attenuating methanogenesis in rumen archaea; however, this can be costly and sometimes impractical. In this review, we examine and discuss the prospect of directly modulating forages and/or rumen archaea themselves in a manner that would reduce methanogenesis using CRISPR/Cas-mediated gene editing platforms. Such an approach could provide a valuable alternative to supplementation and has the potential to contribute to the sustainability of agriculture, as well as the mitigation of climate change, in the future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».