MicroRNA regulation in sugarcane: Biological functions and breeding perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Sugarcane, a key crop for both sugar production and bioenergy, is increasingly challenged by climate change and environmental stresses, underscoring the urgent need for high-yield and stress-tolerant varieties. Traditional breeding is constrained by the crop’s complex genome, while molecular breeding provides a more precise and efficient alternative. Identifying key regulators of agronomically important traits is central to this process. MicroRNAs (miRNAs), which govern plant growth, development, and stress responses, represent promising molecular resources for advancing sugarcane genetic improvement. However, knowledge of miRNA-mediated regulation in sugarcane is still limited and fragmented. Recent studies have begun to elucidate their roles, thereby gradually revealing the complexity of miRNA-mediated regulation. This review offers a comprehensive synthesis of recent research on sugarcane miRNAs, encompassing their regulatory roles and target validation strategies. Notably, it represents the first comprehensive overview of miRNA research in sugarcane, thereby representing a significant milestone in the field. Based on recent findings, we also propose future directions for miRNA studies to facilitate molecular breeding efforts and improve stress tolerance in sugarcane. • Comprehensive overview of sugarcane miRNAs. • Emphasizing their roles in sugarcane development and stress responses. • Proposing opportunities and future directions for miRNA-mediated sugarcane improvement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».