Synthetic biology and artificial intelligence in crop improvement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic biology plays a pivotal role in improving crop traits and increasing bioproduction through the use of engineering principles that purposefully modify plants through "design, build, test, and learn" cycles, ultimately resulting in improved bioproduction based on an input genetic circuit (DNA, RNA, and proteins). Crop synthetic biology is a new tool that uses circular principles to redesign and create innovative biological components, devices, and systems to enhance yields, nutrient absorption, resilience, and nutritional quality. In the digital age, artificial intelligence (AI) has demonstrated great strengths in design and learning. The application of AI has become an irreversible trend, with particularly remarkable potential for use in crop breeding. However, there has not yet been a systematic review of AI-driven synthetic biology pathways for plant engineering. In this review, we explore the fundamental engineering principles used in crop synthetic biology and their applications for crop improvement. We discuss approaches to genetic circuit design, including gene editing, synthetic nucleic acid and protein technologies, multi-omics analysis, genomic selection, directed protein engineering, and AI. We then outline strategies for the development of crops with higher photosynthetic efficiency, reshaped plant architecture, modified metabolic pathways, and improved environmental adaptability and nutrient absorption; the establishment of trait networks; and the construction of crop factories. We propose the development of SMART (self-monitoring, adapted, and responsive technology) crops through AI-empowered synthetic biotechnology. Finally, we address challenges associated with the development of synthetic biology and offer potential solutions for crop improvement.
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.
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 | 0,001 | 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 découle