Can Parentage Analysis Facilitate Breeding Activities in Root and Tuber Crops?
Notice bibliographique
Résumé
Controlled pollination in root and tuber crops is challenging. Complex ploidy, cross-incompatibility, erratic flowering patterns, outcrossing, etc., limit the efficiency of breeding progress in these crops. Half-sib breeding that involves random pollination among parents is a viable method to harness genetic gain in outcrossing crops that are problematic for performing planned and controlled pollination. The authenticity of resulting progenies from the half-sib breeding is essential to monitor the selection gain in the breeding program. Parentage analysis facilitated by molecular markers is among the available handy tools for crop breeders to maximize genetic gain in a breeding program. It can help to resolve the identity of half-sib progenies and reconstruct the pedigree in the outcrossing crops. This paper reviews the potential benefits of parentage analysis in breeding selected outcrossing root and tuber crops. It assesses how paternity analysis facilitates breeding activities and the ways it improves genetic gain in the root and tuber breeding programs. Conscious use of complementary techniques in the root and tuber breeding programs can increase the selection gain by reducing the long breeding cycle and cost, as well as reliable exploitation of the heritable variation in the desired direction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».