Genetic diversity and genomic resources available for the small millet crops to accelerate a New Green Revolution
Notice bibliographique
Résumé
Small millets are nutrient-rich food sources traditionally grown and consumed by subsistence farmers in Asia and Africa. They include finger millet (Eleusine coracana), foxtail millet (Setaria italica), kodo millet (Paspalum scrobiculatum), proso millet (Panicum miliaceum), barnyard millet (Echinochloa spp.), and little millet (Panicum sumatrense). Local farmers value the small millets for their nutritional and health benefits, tolerance to extreme stress including drought, and ability to grow under low nutrient input conditions, ideal in an era of climate change and steadily depleting natural resources. Little scientific attention has been paid to these crops, hence they have been termed "orphan cereals." Despite this challenge, an advantageous quality of the small millets is that they continue to be grown in remote regions of the world which has preserved their biodiversity, providing breeders with unique alleles for crop improvement. The purpose of this review, first, is to highlight the diverse traits of each small millet species that are valued by farmers and consumers which hold potential for selection, improvement or mechanistic study. For each species, the germplasm, genetic and genomic resources available will then be described as potential tools to exploit this biodiversity. The review will conclude with noting current trends and gaps in the literature and make recommendations on how to better preserve and utilize diversity within these species to accelerate a New Green Revolution for subsistence farmers in Asia and Africa.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».