Advancing Bromegrass Breeding Through Imaging Phenotyping and Genomic Selection: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Breeding forages for high yields along with improved resource-use efficiency and wide adaptation is essential to meet future challenges in forage production imposed by growing demand, declining resources and changing climate. Bromegrasses (Bromus spp.) are economically important forage species, but genetic gain in forage yield of bromegrass is relatively low. In particular, limited breeding efforts have been made in improving abiotic stress tolerance and resource-use efficiency. We conducted a literature review on bromegrass breeding achievements and challenges, global climate change impacts on bromegrass species, and explored the feasibility of applying high-throughput imaging phenotyping techniques and genomic selection for further advances in forage yield and quality selection. Overall genetic gain in forage yield of bromegrass has been low, but genetic improvement in forage yield of smooth bromegrass (Bromus inermis Leyss) is somewhat higher than that of meadow bromegrass (Bromus riparius Rehm). This low genetic gain in bromegrass yield is due to a few factors such as its genetic complexity, lack of long-term breeding effort, and inadequate plant adaptation to changing climate. Studies examining the impacts of global climate change on bromegrass species show that global warming, heat stress and drought have negative effects on forage yield. A number of useful physiological traits have been identified for genetic improvement to minimize yield loss. Available reports suggest that high-throughput imaging phenotyping techniques, including visual and infrared thermal imaging, imaging hyperspectral spectroscopy and imaging chlorophyll fluorescence, are capable of capturing images of morphological, physiological and biochemical traits related to plant growth, yield, and adaptation to abiotic stresses at different scales of organization. The more complex traits such as photosynthetic radiation-use efficiency, water-use efficiency, and nitrogen-use efficiency can be effectively assessed by utilizing combinations of imaging hyperspectral spectroscopy, infrared thermal imaging and imaging chlorophyll fluorescence techniques in a breeding program. Genomic selection has been applied in the breeding of forage species and the applications show its potential in high ploidy, outcrossing species like bromegrass to improve the accuracy of parental selection and improve genetic gain. Together, these new technologies hold promise for improved genetic gain and wide adaptation in future bromegrass breeding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».