Использование молекулярных методов селекции на устойчивость к сетчатой пятнистости ячменя (обзор)
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, due to the increasing aridity there was an increase in the frequency of epiphytoties leaf disease of barley. Therefore, we can see now how greatly increased the need for the creation of resistant grades. Introduction of the selection marker will significantly speed up the breeding process for resistance to pathogens. Employees of the All-Russian Institute of Plant Protection recommended three genes - Rpt 1b, Rpt 5, Rpt 6 to control the resistance to the pathogen Pyrenophora teres for use in breeding programs in the North Caucasus. Rpt 5 gene is one of the most efficient one, because it determines the resistance to the eight isolates of the fungus Pyrenophora teres of different origin. In 2011, Australian scientists have discovered microsatellite markers called Bmag0173 and HVM74, closely linked to the gene Rpt5, which are used very effectively in order to marker-assisted selection of resistant grades in Australia and Canada. Due to the urgency of creating new genotypes carrying resistance genes to net blotch, that would be effective in the Southern Federal Region, the staff of All-Russian Scientific-research institute of Grain Crops after I.G. Kalinenko and the All-Russian Research Institute of Plant after N.I. Vavilov has developed a practical strategy for the use of molecular techniques to create barley grades resistant to this pathogen, which is being successfully implemented
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,014 |
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 ».