Modeling the Influence of Gene Flow and Selection Pressure on the Frequency of a GE Herbicide‐Tolerant Trait in Non‐GE Wheat and Wheat Volunteers
Notice bibliographique
Résumé
Different types of transgenic wheat ( Triticum aestivum L.) will be ready for commercialization within the next decade, including varieties with higher yields, greater tolerance to biotic and abiotic stresses, and resistance to herbicides. The release of genetically engineered (GE) wheat may require segregation of GE and non‐GE wheat to satisfy international markets. Before GE wheat is released, it is important to understand the movement of a GE trait within the agronomic production system. This study evaluated the effects of gene flow and selection pressure on the frequency of a GE trait (herbicide tolerance) in non‐GE wheat and wheat volunteers. Gene flow of GE traits to non‐GE wheat is inevitable through pollen or seed movement. When a GE trait does not confer a selective advantage in the production system, the frequency of the GE trait within non‐GE wheat will be a function of the rate of gene flow. Low rates of gene flow will lead to low levels of the GE trait in the non‐GE crop. With repeated gene flow events, the frequency of the GE trait may slowly increase in the non‐GE crop. When the GE trait has a selective advantage, the frequency of the GE trait will increase rapidly in volunteer populations of the non‐GE crop. Herbicide tolerance is an example of a GE trait that provides a high selective advantage when the herbicide is applied in the production system. Predictive models show that even with very low rates of initial gene flow, frequent applications of a highly effective herbicide will quickly increase the frequency of the herbicide‐tolerant (HT) GE trait in volunteer populations. This has negative implications for control of volunteers and the ability to maintain tolerance levels of GE traits in non‐GE wheat crops.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».