Mutation Breeding in Tomato: Advances, Applicability and Challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Induced mutagenesis is one of the most effective strategies for trait improvement without altering the well-optimized genetic background of the cultivars. In this review, several currently accessible methods such as physical, chemical and insertional mutagenesis have been discussed concerning their efficient exploration for the tomato crop improvement. Similarly, challenges for the adaptation of genome-editing, a newly developed technique providing an opportunity to induce precise mutation, have been addressed. Several efforts of genome-editing have been demonstrated in tomato and other crops, exploring its effectiveness and convenience for crop improvement. Descriptive data compiled here from such efforts will be helpful for the efficient exploration of technological advances. However, uncertainty about the regulation of genome-edited crops is still a significant concern, particularly when timely trait improvement in tomato cultivars is needed. In this regard, random approaches of induced mutagenesis are still promising if efficiently explored in breeding applications. Precise identification of casual mutation is a prerequisite for the molecular understanding of the trait development as well as its utilization for the breeding program. Recent advances in sequencing techniques provide an opportunity for the precise detection of mutagenesis-induced sequence variations at a large scale in the genome. Here, we reviewed several novel next-generation sequencing based mutation mapping approaches including Mutmap, MutChromeSeq, and whole-genome sequencing-based mapping which has enormous potential to accelerate the mutation breeding in tomato. The proper utilization of the existing well-characterized tomato mutant resources combined with novel mapping approaches would inevitably lead to rapid enhancement of tomato quality and yield. This article provides an overview of the principles and applications of mutagenesis approaches in tomato and discusses the current progress and challenges involved in tomato mutagenesis research.
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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 | 0,000 |
| 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 découle