MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388133368 · doi:10.1111/raq.12871

Kelp breeding in China: Challenges and opportunities for solutions

2023· article· en· W4388133368 sur OpenAlexaff
Zi‐Min Hu, Ti‐Feng Shan, Quan‐Sheng Zhang, Fu‐Li Liu, Alexander Jueterbock, Gaoge Wang, Zhongmin Sun, Xiangyu Wang, Weizhou Chen, Alan T. Critchley, Nai‐Hao Ye

Notice bibliographique

RevueReviews in Aquaculture · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesInstitut Pasteur de MontevideoNational Natural Science Foundation of ChinaYantai University
Mots-clésKelpGermplasmBiologyBiotechnologyResource (disambiguation)AdaptabilityIntrogressionEcologyEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breeding has played an important role in the mariculture and industrialization of kelp in China. However, the current kelp breeding systems in China have encountered some problems relating to germplasm diversity, management, technological innovations, and regional co‐operation. This review summarizes the main challenges, such as top‐down and fragmented management of germplasm libraries, as well as private industry breeding without government regulations, inter‐cultivar accidental admixing and genetic erosion, loss of heterozygosity due to repeated selection and self‐crossing. We outline multiple potential approaches to breed cultivars with improved qualitative/quantitative traits which can be subjected to changing environments, for example: (i) establishing a national germplasm repository to enhance integrative collection and preservation of kelp resources; (ii) planning and implementing kelp breeding programmes according to strategic priorities and goal‐orientations; (iii) optimizing a hybridization‐based breeding pipeline to produce robust cultivars through the introgression of novel alleles and thus the expression of hybrid vigour; (iv) enriching the high‐quality annotated reference genomes and functional analysis of trait‐associated markers/loci to develop DNA‐based breeding technologies; (v) developing new priming‐based (e.g., thermal and disease resistance) bio‐engineering breeding strategies to meet future unpredictable climate change; and (vi) breeding towards an ecological kelp‐microbiome interaction‐based technique to produce cultivars with enhanced performance and adaptability to environmental scenarios. Collectively, the lessons learned from kelp breeding in China and the solutions proposed here may not only potentially improve or re‐invigorate the Chinese kelp industry, but will also assist other developing countries in taking corrective actions to develop a sustainable future kelp farming industry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,114 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReviews in AquacultureMême sujetMarine and coastal plant biologyTravaux en français237 207