CRISPR-Cas9 editing of agricultural crops and medicinal plants: toward a cornucopia of natural products
Notice bibliographique
Résumé
Plants have been a part of human health since our very beginnings, and many of our modern pharmaceuticals claim their origins from medicinal plants. The range of specialized metabolites synthesized by plants is highly diverse, and metabolic functions have developed over the millennia to cover roles such as defense, adaptation to environmental stress, and even reproduction. These metabolites subsequently play roles in human health and diseases that are both significant and profound. The importance of plant natural products for the pharmaceutical, cosmetic and nutraceutical industries cannot be overstated. However, the fact that these specialized metabolites may be available only in low quantities from plants that are slow growing, endangered, or from fragile environments due to certain biotic and abiotic stresses makes their commercial use challenging despite the scenario that some stresses can enhance the production of secondary metabolites. Genome editing is a technique or technology that comprises of tools like CRISPR/Cas9, TALEN, ZFN. The following review describes the successful use of CRISPR/Cas9 genome editing in engineering medicinal plants, food crops and commercial crops to modulate metabolic pathways involved in the biosynthesis of valuable compounds to improve natural product identification, development and ultimately, commercial viability.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».