Genomic Advances in Cucurbitaceae: Implications for Crop Improvement and Breeding
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Notice bibliographique
Résumé
The Cucurbitaceae family, encompassing a wide array of economically and nutritionally significant crops, has been the focus of extensive genomic research aimed at enhancing breeding and crop improvement.Recent advancements in sequencing technologies and bioinformatics have led to the sequencing of genomes from various Cucurbitaceae species, providing valuable insights into gene identification, genome evolution, and genetic variation.This has opened new avenues for molecular breeding, leveraging genetic transformation and gene editing technologies, including CRISPR/Cas9, to overcome the limitations of conventional breeding methods.The integration of next-generation sequencing (NGS) and omics approaches has furthered our understanding of complex traits, such as disease resistance and fruit quality, and has facilitated the development of high-density genetic maps and the identification of functional genes.Additionally, the construction of genetic and cytogenetic maps has been instrumental in revealing the genomic structure of cucurbit crops, aiding in the alignment of linkage groups with chromosomes and enhancing marker-assisted selection.The exploration of genetic diversity through the analysis of wild Cucurbitaceae species using cytogenetic mapping has also contributed to the phylogenetic understanding and breeding resource development.With the accumulation of genomic resources and the advent of high-throughput genotyping methods, new strategies such as genome-wide association studies (GWAS) and the use of multi-parent populations have emerged, leading to the discovery of quantitative trait loci (QTL) for key agronomic traits.The synergy of these genomic tools and their implications for breeding is poised to revolutionize the improvement of Cucurbitaceae crops, ensuring food security and meeting the demands of a growing population.
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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 | 0,000 |
| 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