Genetic and genomic resources of lentil: status, use and prospects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Extensive collections of lentil germplasm now exist in various genebanks around the world. This germplasm including wild Lens species has been used in plant introduction strategies and in efforts to widen the potential sources of increasing genetic diversity in the breeding programmes of lentil. Improved techniques are emerging to overcome hybridization barriers between species and as a result, interspecific hybrids have been successfully obtained between species. Several interspecific recombinant inbred line populations have been developed. Selected and backcrossed lentil lines are currently in advanced yield trial stages, and desirable traits such as yield, disease resistance and agronomic traits have been incorporated into cultivated lentil especially from Lens ervoides , generating a wider spectrum of variability. Secondly, further expansion of the overall pool of germplasm and examination of allelic variation at the nucleotide level will benefit lentil-breeding programmes by augmenting phenotype-based variation to further advance cultivar development. Genomic resources for lentil are limited now, but this situation is changing rapidly as the cost of genotyping has declined. As a result, two successive expressed sequence tags (EST) projects were undertaken under the NAPGEN EST project initiative ( http://www.nrc-cnrc.gc.ca/eng/programs/pbi/plant-products/napgen/.htm ) and an Agricultural Development Fund project initiative. We emphasize that creation of intraspecific and interspecific genetic populations, genetic maps, association maps, quantitative trait loci and marker-assisted selection technologies for implementation in the breeding programme will enhance deployment of genes responsible for traits of interest. The economical use of genomic technologies for use in germplasm resource management and genetic improvement is on the near horizon.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle