Editorial: Soybean molecular breeding and genetics
Notice bibliographique
Résumé
Soybean molecular breeding and geneticsSoybean [Glycine max (L.) Merr.] is one of the most important supplies of plant protein and oil for human consumption as well as a major source of protein meal for animal feeds.Both the progress in technology and the increasing market demand have driven a sustainable increase of the world soybean crop both in acreage and yield since 1990s, especially in North and South America.On the other hand, soybean production still faces many challenges, such as the impacts of climate changes and environmental stresses, damages caused by diseases and pests, and demand of higher yield potential and improved quality for diverse end uses.Developing new cultivars with desired characteristics through genetic improvement is a key to the solution to these challenges.Molecular breeding integrated with novel technologies greatly helps the realization of the goal.This Research Topic provides a platform to present research progress and discuss potential approaches to facilitate further development.Twenty-four articles published involve a wide range of areas, mainly addressing important traits and breeding strategies, such as resistance to diseases, agronomic and yield traits, and nutritional profiles.In addition to the identification of quantitative trait loci (QTL) and candidate genes associated with target traits, molecular mechanisms underlying traits are also explored. Resistance to diseasesGrowing resistant cultivars is the most economically effective method of preventing yield loss, and resistance to diseases and/or pests is always one of the most important breeding objectives in soybean.Soybean cyst nematode (SCN, Heterodera glycines Ichinohe) is a devastating pathogen for soybean production worldwide (Wei et al.).Using a population of 392 F 2:8 recombinant inbred lines (RILs) derived from the cross Zheng 9525 × Handou 10, Wei et al. identified seven QTL with additive effects.Among these QTL, three on Chromosomes 7, 8, and 18 exhibited resistance to two races, SCN HG type 2.5.7 (race 1) and 1.2.5.7 (race 2).They assumed that the previously reported QTL on Frontiers in Plant Science frontiersin.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,029 |
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 ».