Latest Progress on the Effects of Drought, Salinity, and Temperature Stress on Sweet Potatoes and Their Resistance Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Abiotic stresses such as drought, salinity, extreme temperatures, and heavy metal toxicity pose significant challenges to global agriculture, impacting crop yields and food security. Sweet potato ( Ipomoea batatas ), an essential staple crop, is particularly affected by these stresses, necessitating enhanced tolerance mechanisms to maintain productivity. This study examines the physiological, molecular, and genetic mechanisms that support the abiotic stress tolerance of sweet potatoes, with a focus on key traits such as water use efficiency, osmotic regulation, and antioxidant defense. At the same time, specific genes and transcription factors involved in stress response pathways, including ABA and ROS signaling, as well as the role of epigenetic modifications in adapting to environmental stress, were also analyzed. Additionally, breeding strategies and biotechnological interventions such as CRISPR and marker-assisted selection are discussed, emphasizing their role in developing stress-resilient varieties. Case studies on drought and salinity-resistant sweet potato varieties highlight practical outcomes of current breeding programs. This study summarizes the limitations of existing methods and proposes directions for future research. Enhancing abiotic stress tolerance in sweet potato remains a crucial goal, with promising potential through integrated breeding and biotechnological approaches to support sustainable agriculture.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».