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Enregistrement W2044275481 · doi:10.1007/s11627-013-9515-y

Transfer of auxinic herbicide resistance from Brassica kaber to Brassica juncea and Brassica rapa through embryo rescue

2013· article· en· W2044275481 sur OpenAlexafffund
J. Christopher Hall

Notice bibliographique

RevueIn Vitro Cellular & Developmental Biology - Plant · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyBrassicaBrassica rapaBackcrossingDicambaEmbryo rescueHybridAgronomyWeedPicloramBotanyWeed controlInterspecific hybridizationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Auxinic herbicides are widely used in agriculture to selectively control broadleaf weeds. Prolonged use of auxinic herbicides has resulted in the evolution of resistance to these herbicides in some biotypes of Brassica kaber (wild mustard), a common weed in agricultural crops. In this study, auxinic herbicide resistance from B. kaber was transferred to Brassica juncea and Brassica rapa, two commercially important Brassica crops, by traditional breeding coupled with in vitro embryo rescue. A high frequency of embryo regeneration and hybrid plant establishment was achieved. Transfer of auxinic herbicide resistance from B. kaber to the hybrids was assessed by whole-plant screening of hybrids with dicamba, a widely used auxinic herbicide. Furthermore, the hybrids were tested for fertility (both pollen and pistil) and their ability to produce backcross progeny. The auxinic herbicide-resistant trait was introgressed into B. juncea by backcross breeding. DNA ploidy of the hybrids as well as of the backcross progeny was estimated by flow cytometry. Creation of auxinic herbicide-resistant Brassica crops by non-transgenic approaches should facilitate effective weed control, encourage less tillage, provide herbicide rotation options, minimize occurrence of herbicide resistance, and increase acceptance of these crops.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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