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Enregistrement W2982440121 · doi:10.3390/agronomy9110704

Domestication in Real Time: The Curious Case of a Trigenomic Sunflower Population

2019· article· en· W2982440121 sur OpenAlexfundno aff
Jill M. Ekar, Kevin J. Betts, Adam Herman, Robert M. Stupar, Donald L. Wyse, Yaniv Brandvain, Michael B. Kantar

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHatchMinnesota Department of Agriculture
Mots-clésIdeotypeBiologyDomesticationPerennial plantHelianthus annuusPopulationHelianthusSunflowerInterspecific competitionAgronomyBotanyCropEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study chronicles the ongoing process to domesticate an interspecific trigenomic tetraploid hybrid sunflower derived from a series of interspecific crosses between Helianthus annuus and Helianthus tuberosus. The goal of this process is to develop a perennial oilseed crop that can produce both high value vegetable oil and continuous ground-cover. Selection has focused on developing an ideotype with the domesticated morphology of H. annuus and the below-ground perennial features of H. tuberosus. The overarching challenge in the process of breeding and domesticating this interspecific perennial sunflower is overcoming obstacles associated with interploid meiosis in order to resolve a chromosomally stable hybrid population. As selection progresses through generations of intermating, there are improvements toward the desired ideotype, but selection efficiency is slowed by apparent antagonisms between annual- and perennial morphological targets and irregular meiosis which is especially problematic in a trigenomic tetraploid. This shows that keys toward perennial crop development through interspecific hybridization will be to capitalize on the abundant phenotypic variation within our population, achieve meiotic stability in order to maximize selection efficiency, and to break genetic correlations between annual and perennial traits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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