Editorial: Integrated omics approaches to accelerate plant improvement
Notice bibliographique
Résumé
Integrated omics approaches to accelerate plant improvementIn the near future, the human population is estimated to reach 10 billion, causing an increased demand for food, feed, and other plant products.To meet these demands, it is crucial to accelerate the genetic improvement of key plant species.To increase the quality and quantity of plant products, advances in cultivation practices and or advances in genetics are necessary.Historically, traditional methods have concentrated on exploring the rearrangement of genetic variability through selection and in-field evaluations to enhance the value of complex traits.However, these traits are naturally influenced by numerous factors across the different levels of the central dogma of molecular biology.Therefore, integrating data from various 'omics' fields-including genomics, transcriptomics, and metabolomics-can significantly contribute to a deeper understanding and improvement of these complex traits.Recent advancements in the utilization of large datasets have shown promising results in accurately predicting desirable traits.These efforts involve studying various 'omics' levels, from molecular biology to agricultural environments.However, the scale and complexity of these datasets present challenges that necessitate novel insights and analytical methods to facilitate informed decision-making in plant breeding.Efforts to enhance crop improvement have largely focused on trait means.Trait variability is also an important trait.A variety that has a favorable trait in a range of environments is more valuable than a variety whose trait varies depending on external stimuli.In Raffo et al., researchers used advanced breeding lines and genetic testing to investigate the heritability and correlation between genetic effects and environmental sensitivity in wheat grain yield.They found that micro-environmental sensitivity is heritable and can be reduced without affecting yield.They also developed a genomic prediction model that had good accuracy in predicting genetic effects on both grain yield and environmental sensitivity, suggesting that it could be a useful tool for breeding for stable, improved yield and resilience in wheat.In Ma et al., a low-density genotyping platform containing 5.5K SNP markers was successfully developed for use in genetic research and molecular breeding in maize.Two populations were used to validate the platform, with results showing high polymorphic 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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,013 |
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 ».