Marker-assisted breeding of hexaploid spring wheat in the Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
Bread wheat (Triticum aestivum L.) is an important crop and export commodity for Canada. Increased global population, demand for superior quality grains, and rapidly evolving pathogens have necessitated the breeding of high-yielding, disease-resistant wheat cultivars. Significant improvements in breeding efficiency can be made through advances in wheat genetics and genomics to develop tools that accelerate genetic gains in wheat. The identification of genes and quantitative trait loci for economically important traits and the development of associated molecular markers have the potential to improve selection efficiency. Marker-assisted selection enriches desirable allelic frequency, complements phenotypic data, and facilitates gene stacking. Molecular markers have been developed for various genes and quantitative trait loci conferring resistance to leaf rust, stripe rust, stem rust, Fusarium head blight, loose smut, common bunt, leaf spot, wheat blossom midge, and wheat stem sawfly. Markers are available for wheat grain and flour characteristics as well. Agronomic traits such as vernalization requirement, day-length sensitivity, and plant height can also be selected using molecular markers. Validated single nucleotide polymorphism based markers are a useful tool in breeding new wheat varieties for the Canadian prairies. In the current review, we present a compilation of validated molecular markers that are polymorphic and potentially useful for Canadian wheat breeding.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».