Will Genomic Information Facilitate Forest Tree Breeding for Disease and Pest Resistance?
Notice bibliographique
Résumé
Forest trees are beleaguered by the ever-increasing onslaught of invasive pests and pathogens, with some species in danger of functional extinction. Recent successes in developing resistant populations using traditional tree breeding assures that some of the affected species will persist in future forests. However, the sheer number of threatened species requires increases in breeding efficiency. The time is right to consider how the use of genomic resources might aid breeding efforts in the next 20 years. Any operational benefit of genomic resources will be minimal without closer collaboration between tree breeders, forest managers, and genomic researchers. We reflect here on what attributes were responsible for the success of traditional resistance breeding programs and whether advances in genomics can realistically accelerate breeding. We conclude that the use of genomics to directly advance resistance breeding efforts in the next 20 years will be limited. Major obstacles will include factors such as the undomesticated nature of most tree species, the quantitative genetic nature of resistance in many species, and the lack of adequate funding to accelerate and more fully develop genomic resources. Despite these limitations, genomic tools have potential to help increase our understanding of the nature of resistance, and the genetic variability in the host, which can aid in the deployment of resistant populations and may assist in marker-assisted selection, particularly for major gene resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».