Recent trends in transcriptional regulation of cold stress tolerance in plants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plants are frequently exposed to a wide variety of environmental stressors, including heat, salinity, cold, drought, heavy metals, and other abiotic stresses. These stresses have a significant impact on the productivity, growth, and development of plants. One of the main abiotic stresses that reduces crop productivity is cold (freezing or chilling). Various mechanisms involving altered physiological, biochemical, and molecular processes have been evolved by plants to cope with cold stress. Developments in molecular biology and genetics have produced a number of tools for analyzing the molecular networks underlying a particular trait. Recent developments in genomics have made it easier to comprehend the genetic basis of plants' resistance to cold stress. Being a complex trait, cold stress in plants is governed by more than one gene, including transcription factors that facilitate plants' survival in adverse conditions. In this review, we focus on the state of knowledge on the molecular processes that plants use to adapt to cold stress. There is also discussion of the functions of different transcription factors in plant adaptation and how to use them to enhance crops. Climate variability is expected to increase the frequency and intensity of abiotic stressors like cold, making this research especially relevant to the sustainability of agricultural and food systems. The development of resilient crop varieties and the establishment of sustainable food production, environmental conservation, and rural livelihoods are discussed in this review, which examines the molecular mechanisms, genetic factors, and biotechnological tools involved in cold stress tolerance.
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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 | 0,001 |
| 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 ».