Gene discovery in cereals through quantitative trait loci and expression analysis in water‐use efficiency measured by carbon isotope discrimination
Notice bibliographique
Résumé
Drought continues to be a major constraint on cereal production in many areas, and the frequency of drought is likely to increase in most arid and semi-arid regions under future climate change scenarios. Considerable research and breeding efforts have been devoted to investigating crop responses to drought at various levels and producing drought-resistant genotypes. Plant physiology has provided new insights to yield improvement in drought-prone environments. Crop performance could be improved through increases in water use, water-use efficiency (WUE) and harvest index. Greater WUE can be achieved by coordination between photosynthesis and transpiration. Carbon isotope discrimination (Δ(13) C) has been demonstrated to be a simple but reliable measure of WUE, and negative correlation between them has been used to indirectly estimate WUE under selected environments. New tools, such as quantitative trait loci (QTL) mapping and gene expression profiling, are playing vital roles in dissecting drought resistance-related traits. The combination of gene expression and association mapping could help identify candidate genes underlying the QTL of interest and complement map-based cloning and marker-assisted selection. Eventually, improved cultivars can be produced through genetic engineering. Future efficient and effective breeding progress in cereals under targeted drought environments will come from the integrated knowledge of physiology and genomics.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».