Exploring the role of Peanut (Arachis hypogaea L.) root architecture in enhancing adaptation to climate change for sustainable agriculture and resilient crop production: A review
Notice bibliographique
Résumé
Peanut (Arachis hypogaea L.) cultivation is increasingly vulnerable to climate change, with drought and heat stress emerging as major constraints to productivity and food security. This review explores the critical role of root architecture in enhancing peanut adaptation to environmental stressors, and evaluates current strategies and future directions for improving root traits through genetic, physiological, and agronomic approaches. Efficient root systems, characterized by deeper rooting and optimized xylem design, significantly improve water and nutrient acquisition under drought conditions. Key regulators such as abscisic acid (ABA), strigolactones, and specific root-related genes modulate root development and stress responses. Root exudates further enhance soil root interactions, while the peanut root microbiome contributes to nutrient cycling and resilience. Biotechnological tools, including quantitative trait loci (QTL) mapping and CRISPR/Cas-based genome editing, are being harnessed to manipulate root traits at the molecular level. Agronomic practices like mulching and cover cropping synergize with genetic improvements by enhancing soil structure and moisture retention. Strengthening peanut root architecture through the integration of modern breeding, biotechnological advances, and sustainable soil management offers a promising path toward climate-resilient peanut production. Future research should prioritize the convergence of these approaches, alongside microbiome exploration, to secure yield stability and food security in a changing climate.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».