Environmentally friendly management of barley yellow dwarf virus infection: Challenges, strategies, and prospects
Notice bibliographique
Résumé
Barley yellow dwarf virus (BYDV) infection in cereal crops significantly reduces grain yield and quality, which may further exacerbate the damage inflicted by aphid vectors. Developing effective and environmentally sustainable management strategies to mitigate the damage from BYDV and its vectors is essential for ensuring food security and sustainable agriculture globally. One promising approach is the widespread cultivation of BYDV-resistant cultivars. However, direct introgression of resistance genes into elite crop varieties has rarely resulted in durable resistance. Recent progress in identifying and characterizing viral proteins, receptors, and vector effectors has provided critical insights into breeding strategies aimed at enhancing resistance to viral infections. These approaches typically involve disrupting virus acquisition or strengthening phytohormone-mediated defenses via genetic improvement, thereby reducing virus transmission. Due to limited attention given to BYDV control in previous research, there remains a strong need to identify additional candidate genes that influence interactions among BYDV, aphids, and host plants. This review provides a comprehensive overview of recent progress and existing challenges in cultivar improvement programs aimed at enhancing resistance to both BYDV and its vectors. We also discuss alternative approaches, such as applying phytohormones and herbivore-induced plant volatiles, to strengthen crop resistance mechanisms—specifically antixenosis and antibiosis—against aphid vectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».