Evolution of Weediness and Invasiveness: Charting the Course for Weed Genomics
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
The genetic basis of weedy and invasive traits and their evolution remain poorly understood, but genomic approaches offer tremendous promise for elucidating these important features of weed biology. However, the genomic tools and resources available for weed research are currently meager compared with those available for many crops. Because genomic methodologies are becoming increasingly accessible and less expensive, the time is ripe for weed scientists to incorporate these methods into their research programs. One example is next-generation sequencing technology, which has the advantage of enhancing the sequencing output from the transcriptome of a weedy plant at a reduced cost. Successful implementation of these approaches will require collaborative efforts that focus resources on common goals and bring together expertise in weed science, molecular biology, plant physiology, and bioinformatics. We outline how these large-scale genomic programs can aid both our understanding of the biology of weedy and invasive plants and our success at managing these species in agriculture. The judicious selection of species for developing weed genomics programs is needed, and we offer up choices, but no Arabidopsis -like model species exists in the world of weeds. We outline the roadmap for creating a powerful synergy of weed science and genomics, given well-placed effort and resources.
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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