Progress and opportunities in seed genomics research at the Plant Biotechnology InstituteThis paper is one of a selection of papers published in a Special Issue from the National Research Council of Canada – Plant Biotechnology Institute.
Notice bibliographique
Résumé
Seed crops play a major role in the global food and feed supply industries. Cereals, oilseeds, and legumes are the predominant seed crops grown in Canada. Brassica napus L. (canola) is the most important oilseed, and currently contributes over $13 billion to the Canadian economy (Canola Council of Canada). The value of oilseed crops, canola in particular, is expected to grow owing to the increasing demand for food, feed, and bioproduct (including biodiesel) applications. In the last 6 years, the Plant Biotechnology Institute (PBI) of the National Research Council Canada, in partnership with several collaborators, has been involved in the study of oilseed crops genomics, in particular Brassica spp., to improve our understanding of this important crop. The research is providing insights into key gene function that can be applied to the improvement of crop performance, productivity, and quality, to meet the increased demand. PBI has focused its activities on two strategic areas. First, the generation of genomics resources that can be used for the study of B. napus and related species. The resources include the development of expressed sequence tags (ESTs), genomic DNA sequences, and the development of DNA arrays. Secondly, a systematic analysis of seed development and composition aimed at improving our understanding of the seed biology. Similar genomics tools developed in Brassica are now being developed in other crops including flax and legumes. Progressing from genomics to functional genomics, these research engagements will be a significant step towards understanding the molecular processes underlying seed composition, quality, yield, and stress resistance of plants thus facilitating the development of elite germplasm.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».