Improving Photosynthesis Efficiency in Potato: A Review of Genetic and Agronomic Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Photosynthetic efficiency is the core physiological basis for the formation of crop productivity. The study of its regulatory mechanism has important theoretical value and practical significance for staple crops such as potato ( Solanum tuberosum L.) that are related to global food security. This study systematically explains the genetic improvement path and agronomic regulation system for improving potato photosynthetic efficiency: (1) Based on the perspective of photosynthetic physiological ecology, key limiting factors such as source-sink imbalance, photoinhibition and abiotic stress were analyzed; (2) From the perspective of molecular design breeding, CRISPR/Cas9-mediated photosynthetic gene editing technology and cross-species transfer strategies of key enzyme genes in C4 and CAM photosynthetic pathways were reviewed; (3) Through the agronomic regulation level, an efficiency-enhancing technology system with dynamic rationing of mineral nutrients, precise water regulation and coordinated application of plant growth regulators as the core was established. Combined with crop physiological experimental data, the role of chloroplast targeted modification in promoting the stability of photosystem II and the efficiency of the Calvin cycle was verified. The study further explored the application prospects of interdisciplinary technologies such as multi-omics integrated analysis, hyperspectral remote sensing monitoring and machine learning algorithms in whole genome association analysis and phenotypic omics research. Based on the scientific problems existing in existing research, such as the unclear regulation mechanism of metabolic networks and insufficient quantification of the interaction effect between genotype and environment, this study proposed the development direction of establishing a genetic-physiological-environmental multiscale coupling model to provide a theoretical framework for the directional improvement of potato photosynthetic performance and sustainable intensive production.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».