Metabolomic Insights Into Maize Salt Stress Response and Tolerant Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Soil salinity operates as a worldwide abiotic stress which restricts maize ( Zea mays L.) cultivation and threatens worldwide food security. Recent studies in metabolomics have enabled scientists to identify the biochemical and molecular pathways which control salt tolerance in maize plants. The research shows that tolerant genotypes produce more osmoprotectants including proline and raffinose and soluble sugars and secondary metabolites like flavonoids and phenolic acids which work together to protect cells through osmotic adjustment and ROS detoxification and membrane stability. Studies of networks demonstrate that tolerant genotypes form modular structures with redundant components which enhances their resistance to stress. The combination of metabolomics with quantitative genetics through mQTL and mGWAS methods has discovered specific biomarkers and causal genes which include proline and raffinose and lipid metabolism genes that can be used directly for breeding purposes. Functional validation using transgenic and genome editing technologies confirms causal links between metabolites and salt resilience. Metabolite markers show their translational value for germplasm screening and breeding pipelines through particular examples. The future of metabolomics will experience a transformation through spatiotemporal metabolomics advancements and multi-omics integration and computational modeling which will shift the field from descriptive observation to predictive and mechanistic biology. Scientists use Metabolomics as a strategic platform to study salt tolerance mechanisms while creating salt-resistant maize varieties for sustainable salt-affected area agriculture.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».