Trends in Maize Genomic Research: Past, Present, and Future
Notice bibliographique
Résumé
Maize ( Zea mays ) is one of the most important food crops globally, playing a crucial role in agriculture, food security, and biofuel production. Due to its significance, maize genomics research has gradually become a focal point of scientific inquiry. From early genetic studies to modern molecular biology technologies, significant progress has been made in maize genome research, driving advancements in breeding and crop improvement. This study reviews the historical progress of maize genomics research and analyzes current trends in genomics, particularly breakthroughs in genome sequencing, functional genomics, gene editing, systems biology, and epigenomics. It also explores the impact of these studies on maize crop improvement, genetic diversity conservation, and addressing global challenges such as climate change and food security. The research indicates that technologies like maize genome sequencing and CRISPR gene editing have significantly accelerated the breeding process, enhancing stress resistance, yield, and nutritional value. Furthermore, multi-omics integration and the application of systems biology have revealed the complexity of the maize genome and regulatory networks, providing new opportunities for personalized agriculture and precision breeding. Maize genomics not only provides critical genetic information for crop improvement but also offers new solutions for tackling global issues like food security, climate change, and nutritional enhancement. By systematically summarizing past and current research achievements, this study lays the theoretical foundation for the broad application of maize genomics in agriculture and uncovers the potential for precision breeding and personalized agriculture.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».