К вопросу об оценке качества экономического роста региона
Notice bibliographique
Résumé
<i>Brassica napus</i> is an economically important crop across different continents including temperate and subtropical regions in Europe, Canada, South Asia, China and Australia. Its widespread cultivation also brings setbacks as it plays host to fungal, oomycete and chytrid pathogens that can lead to serious yield loss. For sustainable crop production, identification of resistance (<i>R</i>) genes in <i>B. napus</i> has become of critical importance. In this review, we discuss four key pathogens affecting <i>Brassica</i> crops: Clubroot (<i>Plasmodiophora brassicae)</i>, Blackleg (<i>Leptosphaeria maculans</i> and <i>L. biglobosa)</i>, Sclerotinia Stem Rot (<i>Sclerotinia sclerotiorum</i>), and Downy Mildew (<i>Hyaloperonospora parasitica)</i>. We first review current studies covering prevalence of these pathogens on <i>Brassica</i> crops and highlight the <i>R</i> genes and QTL that have been identified from <i>Brassica</i> species against these pathogens. Insights into the relationships between the pathogen and its <i>Brassica</i> host, the unique host resistance mechanisms and how these affect resistance outcomes is also presented. We discuss challenges in identification and deployment of <i>R</i> genes in <i>B. napus</i> in relation to highly specific genetic interactions between host subpopulations and pathogen pathotypes and emphasize the need for common or shared techniques and research materials or tighter collaboration between researchers to reconcile the inconsistencies in the research outcomes. Using current genomics tools, we provide examples of how characterization and cloning of <i>R</i> genes in <i>B. napus</i> can be carried out more effectively. Lastly, we put forward strategies to breed resistant cultivars through introgressions supported by genomic approaches and suggest prospects that can be implemented in the future for a better, pathogen-resistant <i>B. napus</i>.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».