Northern Wild Rice (<i>Zizania palustris</i> L.) breeding, genetics, and conservation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cultivated Northern Wild Rice (NWR; Zizania palustris L.) is a high‐value, small commodity crop grown in irrigated paddies, primarily in Minnesota and California. Domestication of the species began ∼60 years ago as demand for the nutritional grain outpaced hand‐harvesting efforts from lakes and rivers in the Great Lakes region of the United States and Canada. Cultivated NWR cultivars are open‐pollinated and highly heterogeneous and have primarily been bred for seed retention, yield, and seed size. As a lowland crop, NWR's life cycle, particularly its unique seed physiology, poses challenges to breeding efforts, limiting selection cycles per year, and requiring annual grow‐outs of all germplasm. Recent efforts have increased the genomic resources available to NWR researchers, including a reference genome assembly and methodology optimization for genotyping‐by‐sequencing technologies. The species’ close phylogenetic relationship with white rice ( Oryza sativa ) also provides a unique opportunity to utilize comparative genomic approaches to identify genes conferring agronomic traits of interest in NWR, particularly domestication traits such as seed retention. Z. palustris is an enigmatic species with regional ecological, cultural, and agricultural significance in the Great Lakes. As NWR is grown in both the centers of origin and diversity, it is important for NWR plant breeders to be good stewards of our domesticated plants and include a diversity of stakeholders in our decision‐making processes. In this work, we have aimed to unpack some of the disputes regarding the breeding of cultivated NWR and the science behind our work. Additionally, we have discussed conservation efforts for natural stands of NWR which will help preserve the many ecosystem, nutritional, spiritual, and economic services provided by this important species.
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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 | 0,001 |
| 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 découle