CRISPR/Cas9-Mediated Trait Improvement in Kiwifruit: Current Progress and Future Directions
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
Kiwifruit is a globally significant economic and nutritional crop, but its breeding faces numerous challenges, including the need for improvements in yield, quality, and stress resistance traits. In recent years, the application of CRISPR/Cas9 technology in crop genetic improvement has demonstrated immense potential, providing a novel technical pathway for optimizing kiwifruit traits. This review systematically summarizes the research progress on key traits and their genetic basis in kiwifruit, with a focus on the application of CRISPR/Cas9 technology in kiwifruit breeding, including functional studies of key trait-related genes and case studies on trait improvement through gene editing. The study explores the technical bottlenecks of CRISPR/Cas9 technology in kiwifruit, such as off-target effects, editing efficiency, and genetic stability, and summarizes methods for improving editing efficiency and the prospects of applying novel Cas variants. Additionally, this review integrates the latest achievements in multi-omics studies, elucidating the role of genomics, transcriptomics, and epigenomics data in precision gene editing and proposing strategies for integrating gene editing with traditional breeding approaches. This review provides a comprehensive theoretical foundation for the research and application of CRISPR/Cas9 technology in kiwifruit, offering practical guidance for developing high-quality kiwifruit varieties with enhanced market competitiveness.
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 | 0,000 | 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