Omics for Improving Seed Quality and Yield
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
Seed-related traits such as seed size, germination, vigour, dormancy, biochemical composition, and stress resistance are critical to ensuring agricultural productivity and global food security, particularly in current scenarios of climate change and environmental unpredictability. This review examines the transformative potential of omics technologies, encompassing genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, epigenomics, and phenomics, in enhancing our understanding of seed biology and its applications in crop improvement. Genomics and transcriptomics are key technologies in future plant breeding and gene editing to optimise seed yield and quality. We reviewed the role of metabolomic approaches in uncovering the molecular mechanisms behind seed germination, vigour, dormancy, and the proteomic advances to elucidate markers of seed quality, combining these omic technologies to decipher DOG1 as a marker of dormancy. Both biotic and abiotic stress resistance in seeds were reviewed from a multi-omics perspective to determine the best avenues for improving the resilience of seeds against drought, salinity and pathogens. Moreover, omics approaches have been reviewed to optimise plant–microbe interactions, particularly in enhancing symbiotic relationships within the soil microbiome.
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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