Gene Editing-Assisted Development of Herbicide-Resistant Lentils
Notice bibliographique
Résumé
Lentil ( Lens culinaris ) is a globally important legume crop, but its yield is increasingly constrained by weed competition and limited access to selective herbicides. This study explores how gene editing technologies, particularly the CRISPR/Cas system, can revolutionize the development of herbicide-resistant lentil varieties. We first discuss the potential mechanisms of herbicide resistance in plants, including target site resistance (TSR) and non-target site resistance (NTSR), and compare transgenic approaches with endogenous gene editing strategies. We then review advances in gene editing platforms, such as base editing and primer editing, and examine delivery systems for lentil. We focus specifically on recent advances in editing key genes, such as ALS ( acetolactate synthase ) and EPSPS ( 5-enolpyruvylshikimate-3-phosphate synthase ), followed by field evaluation of gene-edited lines. We also critically analyze regulatory frameworks, biosafety concerns, and public acceptance. A case study of imazethapyr-resistant lentil breeding in Canada showcases the practical applications and achievements of gene editing in lentil breeding. This study highlights the potential of combining gene editing with modern breeding tools to broaden the herbicide resistance spectrum, enhance sustainability, and ensure the sustainability of lentil production under changing agroecological conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».