Breeding Kiwifruit for Enhanced Stress Tolerance: Advances and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Kiwifruit ( Actinidia spp.) is a valuable fruit crop that faces significant challenges due to various environmental stresses, including drought, salinity, heat, cold, and waterlogging. Recent advances in molecular breeding and functional genomics have identified several key genes and regulatory mechanisms that enhance stress tolerance in kiwifruit. For instance, the R1R2R3-MYB transcription factor AcMYB3R has been shown to improve drought and salinity tolerance in transgenic Arabidopsis plants by upregulating stress-responsive genes. Similarly, the heat shock transcription factor (Hsf) gene family has been implicated in high-temperature tolerance, with specific Hsf genes like AcHsfA2a playing crucial roles. Salt stress tolerance has been linked to various physiological and biochemical adaptations, including increased proline content and enhanced antioxidant enzyme activities. Waterlogging tolerance mechanisms involve complex metabolic and transcriptional responses, as demonstrated by the superior performance of certain kiwifruit genotypes and rootstocks under waterlogged conditions. Additionally, melatonin application has been found to mitigate heat stress by promoting antioxidant pathways. These findings provide a comprehensive understanding of the genetic and molecular bases of stress tolerance in kiwifruit, offering valuable insights for breeding programs aimed at developing more resilient cultivars.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».