CRISPR/Cas9 Genome Editing in Legumes: Opportunities for Functional Genomics and Breeding
Notice bibliographique
Résumé
Legumes play a crucial role in global agriculture and food security, yet they face significant challenges in breeding for improved traits. This study explores the potential of CRISPR/Cas9 genome editing as a transformative tool in legume functional genomics and breeding. It begins by outlining the importance of legumes and the limitations of traditional breeding methods. The study then delves into the mechanisms and advantages of CRISPR/Cas9, highlighting its application in functional genomics, such as gene knockout and activation studies. A case study on drought tolerance in soybeans demonstrates the practical application of CRISPR/Cas9 in identifying and enhancing key traits. Furthermore, the study discusses the broad applications of this technology in improving biotic and abiotic stress resistance, enhancing quality traits, and accelerating the breeding process, including a detailed case study on disease resistance in chickpeas. The study also addresses the challenges and ethical considerations associated with CRISPR/Cas9, such as off-target effects and regulatory issues. Looking forward, the study explores future innovations and the integration of CRISPR/Cas9 into legume breeding programs, emphasizing its potential for sustainable agriculture and global food security. This study underscores the vast opportunities that CRISPR/Cas9 presents for advancing legume breeding and anticipates its growing impact on agricultural practices.
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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 ».