Understanding crop genetic diversity under modern plant breeding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
KEY MESSAGE: Maximizing crop yield while at the same time minimizing crop failure for sustainable agriculture requires a better understanding of the impacts of plant breeding on crop genetic diversity. This review identifies knowledge gaps and shows the need for more research into genetic diversity changes under plant breeding. Modern plant breeding has made a profound impact on food production and will continue to play a vital role in world food security. For sustainable agriculture, a compromise should be sought between maximizing crop yield under changing climate and minimizing crop failure under unfavorable conditions. Such a compromise requires better understanding of the impacts of plant breeding on crop genetic diversity. Efforts have been made over the last three decades to assess crop genetic diversity using molecular marker technologies. However, these assessments have revealed some temporal diversity patterns that are largely inconsistent with our perception that modern plant breeding reduces crop genetic diversity. An attempt was made in this review to explain such discrepancies by examining empirical assessments of crop genetic diversity and theoretical investigations of genetic diversity changes over time under artificial selection. It was found that many crop genetic diversity assessments were not designed to assess diversity impacts from specific plant breeding programs, while others were experimentally inadequate and contained technical biases from the sampling of cultivars and genomes. Little attention has been paid to theoretical investigations on crop genetic diversity changes from plant breeding. A computer simulation of five simplified breeding schemes showed the substantial effects of plant breeding on the retention of heterozygosity over generations. It is clear that more efforts are needed to investigate crop genetic diversity in space and time under plant breeding to achieve sustainable crop production.
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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 découle