Biochemical and Molecular Markers: Unraveling Their Potential Role in Screening Germplasm for Thermotolerance
Notice bibliographique
Résumé
The application and protection of biodiversity have become easier and more proficient with the utilization of biochemical and molecular markers. As such, phylogenetic relations can be determined, redundancies in a germplasm bank can be identified, and new genes can be found. These technologies can also be used in studies examining plant genetic diversity worldwide. Biochemical (protein) and molecular (DNA) markers have been verified to be powerful tools via several applications in plant genetics. They enable scientists to examine the polymorphism of DNA sequences at a specific number of sites or loci spread over the genome. More precisely, biochemical markers can reveal the polymorphism of sequences of specific proteins as well as indirectly identify polymorphism of the DNA sequences from which they are translated. On the other hand, molecular markers directly reveal the polymorphism of the targeted DNA sequences regardless of whether they correspond to the coding regions. Genetic conservation can be most effective when we build upon knowledge of genetic diversity as well as establish new and powerful approaches that will result in cost-effective identification of useful germplasm genes. For their sustainable conservation, efficient use of genetic resources is essential. In this chapter, we aim to understand the key scientific concepts underlying biochemical and molecular marker technologies and their use as plant genetic resources for thermotolerance. In addition, we will discuss a comparison of the advantages and limitations of each technology in determining the most appropriate decisions for specific research situations. As genetic variations can be assessed by examining the genotype and/or phenotype, genetic markers are a measurable strategy to determine the characteristics of both the former and latter. Utilizing both measures, the use of inheritance evaluation and the analysis of the distribution of characteristics in each parent and offspring may be correlated.
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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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».