Recent Advances in Sugarcane Genomics, Physiology, and Phenomics for Superior Agronomic Traits
Notice bibliographique
Résumé
Advances in sugarcane breeding have contributed significantly to improvements in agronomic traits and crop yield. However, the growing global demand for sugar and biofuel in the context of climate change requires further improvements in cane and sugar yields. Attempts to achieve the desired rates of genetic gain in sugarcane by conventional breeding means are difficult as many agronomic traits are genetically complex and polygenic, with each gene exerting small effects. Unlike those of many other crops, the sugarcane genome is highly heterozygous due to its autopolyploid nature, which further hinders the development of a comprehensive genetic map. Despite these limitations, many superior agronomic traits/genes for higher cane yield, sugar production, and disease/pest resistance have been identified through the mapping of quantitative trait loci, genome-wide association studies, and transcriptome approaches. Improvements in traits controlled by one or two loci are relatively easy to achieve; however, this is not the case for traits governed by many genes. Many desirable phenotypic traits are controlled by quantitative trait nucleotides (QTNs) with small and variable effects. Assembling these desired QTNs by conventional breeding methods is time consuming and inefficient due to genetic drift. However, recent developments in genomics selection (GS) have allowed sugarcane researchers to select and accumulate desirable alleles imparting superior traits as GS is based on genomic estimated breeding values, which substantially increases the selection efficiency and genetic gain in sugarcane breeding programs. Next-generation sequencing techniques coupled with genome-editing technologies have provided new vistas in harnessing the sugarcane genome to look for desirable agronomic traits such as erect canopy, leaf angle, prolonged greening, high biomass, deep root system, and the non-flowering nature of the crop. Many desirable cane-yielding traits, such as single cane weight, numbers of tillers, numbers of millable canes, as well as cane quality traits, such as sucrose and sugar yield, have been explored using these recent biotechnological tools. This review will focus on the recent advances in sugarcane genomics related to genetic gain and the identification of favorable alleles for superior agronomic traits for further utilization in sugarcane breeding programs.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».