Integrative omics approaches for enhancing abiotic stress resilience in maize
Notice bibliographique
Résumé
Abiotic stresses such as drought, heat, salinity, and nutrient imbalances severely threaten maize productivity, necessitating innovative strategies for developing resilient cultivars. Omics technologies have emerged as transformative tools to unravel the complex molecular and physiological mechanisms. Each omics layer, genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, ionomics, and phenomics, provides unique insights into how maize perceives and adapts to adverse environments. When integrated, these approaches generate a systems-level perspective that connects molecular signals with biochemical pathways, physiological responses, and morphological traits, thereby advancing our understanding of resilience at multiple biological scales. Integrating multi-omics with high-throughput phenotyping has accelerated the identification of biomarkers, regulatory networks, and candidate genes associated with stress tolerance. Significantly, omics-driven approaches facilitate the development of climate-smart cultivars capable of sustaining yield stability under fluctuating and extreme conditions. Future studies will depend on coupling omics with advanced analytics, machine learning, and environmental datasets to strengthen predictive capacity. Emerging innovations, including field-deployable omics platforms and AI-integrated decision-support tools, hold promise for real-time trait selection and adaptive management strategies. Ultimately, the successful translation of omics-derived knowledge into breeding programs will require global collaboration, open-access databases, and integration into precision agriculture frameworks. Such efforts will help ensure food security, resource-use efficiency, and sustainable maize production in a changing climate.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».