Conventional and Molecular Breeding Tools for Accelerating Genetic Gain in Faba Bean (Vicia Faba L.)
Notice bibliographique
Résumé
Faba bean is a cool-season grain legume crop, which is grown worldwide for food and feed. Despite a decrease in area under faba bean in the past, the interest in growing faba bean is increasing globally due to its high seed protein content and its excellent ecological service. The crop is, however, exposed to diverse biotic and abiotic stresses causing unstable, low grain yield. Although, sources of resistance to main diseases, such as ascochyta blight (Ascochyta fabaeSpeg.), rust (Uromyces viciae-fabae(Pers.) Schroet.), chocolate spot (Botrytis fabaeSard.) and gall disease (Physioderma viciae), have been identified, their resistance is only partial and cannot prevent grain yield losses without agronomical practices. Tightly associated DNA markers for host plant resistance genes are needed to enhance the level of resistance. Less progress has been made for abiotic stresses. Different breeding methods are proposed, but until now line breeding, based on the pedigree method, is the dominant practice in breeding programs. Nonetheless, the low seed multiplication coefficient and the requirement for growing under insect-proof enclosures to avoid outcrossing hampers breeding, along with the lack of tools such as double haploid system and cytoplasmic male sterility. This reduces breeding population size and speed of breeding hence the chances of capturing rare combinations of favorable alleles. Availability and use of the DNA markers such as vicine-convicine (vc−) and herbicide tolerance in breeding programs have encouraged breeders and given confidence in marker assisted selection. Closely linked QTL for several biotic and abiotic stress tolerance are available and their verification and conversion in breeder friendly platform will enhance the selection process. Recently, genomic selection and speed breeding techniques together with genomics have come within reach to accelerate the genetic gains in faba bean. Advancements in genomic resources with other breeding tools, methods and platforms will enable to accelerate the breeding process for enhancing genetic gain in this species.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
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 ».