Genomic interventions for sustainable agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural production faces a Herculean challenge to feed the increasing global population. Food production systems need to deliver more with finite land and water resources while exerting the least negative influence on the ecosystem. The unpredictability of climate change and consequent changes in pests/pathogens dynamics aggravate the enormity of the challenge. Crop improvement has made significant contributions towards food security, and breeding climate-smart cultivars are considered the most sustainable way to accelerate food production. However, a fundamental change is needed in the conventional breeding framework in order to respond adequately to the growing food demands. Progress in genomics has provided new concepts and tools that hold promise to make plant breeding procedures more precise and efficient. For instance, reference genome assemblies in combination with germplasm sequencing delineate breeding targets that could contribute to securing future food supply. In this review, we highlight key breakthroughs in plant genome sequencing and explain how the presence of these genome resources in combination with gene editing techniques has revolutionized the procedures of trait discovery and manipulation. Adoption of new approaches such as speed breeding, genomic selection and haplotype-based breeding could overcome several limitations of conventional breeding. We advocate that strengthening varietal release and seed distribution systems will play a more determining role in delivering genetic gains at farmer's field. A holistic approach outlined here would be crucial to deliver steady stream of climate-smart crop cultivars for sustainable agriculture.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».