Mitigating Heat Stress Response in CRISPR/Cas‐Mediated Edited Crops by Altering the Expression Pattern of Noncoding DNA
Notice bibliographique
Résumé
Heat stress is a major challenge in crop production, becoming more severe with climate change and frequent extreme heat waves. Plants are highly sensitive to temperature changes beyond their optimal growth range. Developing thermotolerant cultivars that can endure high temperatures without compromising yield or agronomic traits is considered the most sustainable way to feed the growing global population in a warming world. However, breeding for thermotolerance is complex due to its polygenic nature and the intricate genetic regulatory networks involved. Gene-editing technologies, especially clustered regularly interspaced palindromic repeats (CRISPRs)/CRISPR-associated protein 9 (Cas9), have been instrumental in creating new thermotolerant plant varieties and understanding their functions. In plant breeding, the common gene-editing method involves targeted mutations in protein-coding genes to generate phenotypic diversity for selection. These mutations often result in gene knockouts, gain-of-function, or neofunctionalization. A new approach in genome editing for crop improvement focuses on noncoding DNA, particularly cis -regulatory elements (CREs), which regulate gene expression through interactions with trans -regulatory elements. Identifying the right noncoding DNA targets for gene editing remains a challenge. Artificial intelligence and machine learning can help analyze genomics, transcriptomics, and phenomics data to find suitable regions for modification. This chapter will explore methods for enhancing thermotolerance by editing CREs and other functional noncoding DNA elements using genome-editing tools like CRISPR/Cas9.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».