Developing Citrus Germplasm Resistant to Asian Citrus Psyllid Using CRISPR/Cas9 Gene Editing Technology: Recent Advances and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore recent advances and challenges in developing citrus germplasm resistant to the Asian citrus psyllid (ACP) using CRISPR/Cas9 gene editing technology.The focus is on identifying key genetic targets, evaluating the effectiveness of CRISPR/Cas9-mediated edits, and discussing the implications for sustainable citrus production.Several case studies demonstrate the potential of CRISPR/Cas9 to enhance resistance without compromising yield and fruit quality.Advances in CRISPR/Cas9 techniques, such as base and prime editing, have improved the precision and efficiency of gene editing in citrus.Additionally, field trials have validated the effectiveness of these edited plants in real-world conditions.The findings underscore the significant potential of CRISPR/Cas9 technology in developing ACP-resistant citrus germplasm.However, technical challenges, off-target effects, genetic stability, and regulatory and public acceptance issues remain.Continued research, interdisciplinary collaboration, and clear regulatory frameworks are essential to fully realize the benefits of CRISPR/Cas9 in citrus breeding.These efforts are crucial for ensuring the long-term sustainability and resilience of the citrus industry.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».