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Enregistrement W2979161531 · doi:10.1111/pbr.12751

Male sterility in soybean: Occurrence, molecular basis and utilization

2019· article· en· W2979161531 sur OpenAlexaff
Jiajia Li, Muhammad Azhar Nadeem, Genlou Sun, Xiaobo Wang, Lijuan Qiu

Notice bibliographique

RevuePlant Breeding · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesPostdoctoral Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyHeterosisCytoplasmic male sterilitySterilityBiotechnologyTraitHybrid seedAgricultureBreeding programCloning (programming)AgronomyGeneticsHybridCultivarComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In plants, male sterility (MS) is a specific breeding target trait. With the advancements in agriculture, utilization of heterosis breeding in hybrid production through MS lines has become the main breeding tool of various cross‐pollinated and even self‐pollinated crops. Soybean is an essential source of oil and protein; however, the low yield is a major factor limiting its development. Soybean MS mainly comprises cytoplasmic‐nuclear MS and nuclear/genic MS (NMS/GMS), which can effectively utilize heterosis to improve soybean yield. This review outlines the recent research progress on the development of new genetically MS lines, exploring the underlying molecular mechanism of MS, identification and cloning of MS and fertility restoration genes, and the application of MS lines. We further discussed and prospected the future developmental scenario direction of the soybean MS, based on the previous studies of other crops sterility system. Moreover, this review also provides comprehensive information for better application of MS to soybean breeding programme.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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