Breeding upland rice for drought resistance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Upland rice, produced by smallholder farmers, is the lowest‐yielding rice production system. Drought stress is the most severe abiotic constraint in upland rice. Improving productivity of rice in the upland ecosystem is essential to meet rice food security needs of impoverished upland communities. Breeding drought‐resistant upland rice is therefore an increasingly important goal. Numerous secondary characters have been suggested to help plant breeders in their selections. Most of these traits are not used in selection, as they are not practical for selection purposes, exhibit low heritability, or are not highly correlated with grain yield. The use of managed drought stress, where drought stress can be imposed at specific periods, has been shown to increase the heritability of yield under stress to values similar to those obtained for yield in well‐watered conditions. It has now been demonstrated that drought‐tolerant upland rice can be bred by directly selecting for yield in stress environments. The use of molecular markers to perform selection may eventually provide plant breeders with more efficient selection methods. To date, many quantitative trait loci (QTL) for drought resistance have been identified in rice, but few are suitable for use in marker‐assisted selection. However, large‐effect drought resistance QTL have now been identified and may enable effective use of marker‐assisted selection for drought resistance. Copyright © 2008 Society of Chemical Industry
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».