Advancing crop disease resistance through genome editing: a promising approach for enhancing agricultural production
Notice bibliographique
Résumé
Modern agriculture has encountered several challenges in achieving constant yield stability especially due to disease outbreaks and lack of long-term disease-resistant crop cultivars. In the past, disease outbreaks in economically important crops had a major impact on food security and the economy. On the other hand climate-driven emergence of new pathovars or changes in their host specificity further poses a serious threat to sustainable agriculture. At present, chemical-based control strategies are frequently used to control microbial pathogens and pests, but they have detrimental impact on the environment and also resulted in the development of resistant phyto-pathogens. As a replacement, cultivating engineered disease-resistant crops can help to minimize the negative impact of regular pesticides on agriculture and the environment. Although traditional breeding and genetic engineering have been instrumental in crop disease improvement but they have certain limitations such as labour intensity, time consumption, and low efficiency. In this regard, genome editing has emerged as one of the potential tools for improving disease resistance in crops by targeting multiple traits with more accuracy and efficiency. For instance, genome editing techniques, such as CRISPR/Cas9, CRISPR/Cas13, base editing, TALENs, ZFNs, and meganucleases, have proved successful in improving disease resistance in crops through targeted mutagenesis, gene knockouts, knockdowns, modifications, and activation of target genes. CRISPR/Cas9 is unique among these techniques because of its remarkable efficacy, low risk of off-target repercussions, and ease of use. Some primary targets for developing CRISPR-mediated disease-resistant crops are host-susceptibility genes (the S gene method), resistance genes (R genes) and pathogen genetic material that prevents their development, broad-spectrum disease resistance. The use of genome editing methods has the potential to notably ameliorate crop disease resistance and transform agricultural practices in the future. This review highlights the impact of phyto-pathogens on agricultural productivity. Next, we discussed the tools for improving disease resistance while focusing on genome editing. We provided an update on the accomplishments of genome editing, and its potential to improve crop disease resistance against bacterial, fungal and viral pathogens in different crop systems. Finally, we highlighted the future challenges of genome editing in different crop systems for enhancing disease resistance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».