Applications of bulking in molecular characterization of plant germplasm: a critical review
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
Abstract Characterization of plant germplasm using molecular techniques is playing an increasingly important role in the management and utilization of plant genetic resources, but has its limitations in the screening of large numbers of accessions held in seed genebanks worldwide. Bulking individual plants from one accession or group to form a representative sample is a promising approach to widening the scope of a characterization, but it is not without technical problems in detecting genetic variation. This review was conducted to assess the technical pitfalls of bulking, and to evaluate the effectiveness of various bulking methods in the assessment of genetic variation and genetic relationships, and in the identification of plant germplasm. Clearly, some alleles, particularly those occurring at low frequency, may go undetected in a bulked sample, depending on the bulking methods and the molecular techniques used. As a result, genetic diversity estimates and genetic relationship inferences can be significantly biased. Germplasm identification may not be always reliable. Thus, it is imperative that the detection limit imposed by bulking be assessed for a newly initiated molecular germplasm characterization and bias be considered in interpretation of the resulting characterization data. Equally imperative is the need for continuous efforts of exploring efficient bulking procedures for the screening of large germplasm collections, particularly by the newly developed marker systems.
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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) | 0,001 | 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