Pea (Pisum sativum L.) in the Genomic Era
Notice bibliographique
Résumé
Pea (Pisum sativum L.) was the original model organism used in Mendel’s discovery (1866) of the laws of inheritance, making it the foundation of modern plant genetics. However, subsequent progress in pea genomics has lagged behind many other plant species. Although the size and repetitive nature of the pea genome has so far restricted its sequencing, comprehensive genomic and post genomic resources already exist. These include BAC libraries, several types of molecular marker sets, both transcriptome and proteome datasets and mutant populations for reverse genetics. The availability of the full genome sequences of three legume species has offered significant opportunities for genome wide comparison revealing synteny and co-linearity to pea. A combination of a candidate gene and colinearity approach has successfully led to the identification of genes underlying agronomically important traits including virus resistances and plant architecture. Some of this knowledge has already been applied to marker assisted selection (MAS) programs, increasing precision and shortening the breeding cycle. Yet, complete translation of marker discovery to pea breeding is still to be achieved. Molecular analysis of pea collections has shown that although substantial variation is present within the cultivated genepool, wild material offers the possibility to incorporate novel traits that may have been inadvertently eliminated. Association mapping analysis of diverse pea germplasm promises to identify genetic variation related to desirable agronomic traits, which are historically difficult to breed for in a traditional manner. The availability of high throughput ‘omics’ methodologies offers great promise for the development of novel, highly accurate selective breeding tools for improved pea genotypes that are sustainable under current and future climates and farming systems.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,004 |
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 ».