Genomics-Assisted Breeding: A Powerful Breeding Approach for Improving Plant Growth and Stress Resilience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change biotic and abiotic stressors lead to unpredictable crop yield losses, threatening global food and nutritional security. In the past, traditional breeding has been instrumental in fulfilling food demand; however, owing to its low efficiency, dependence on environmental conditions, labor intensity, and time consumption, it fails to maintain global food demand in the face of a rapidly changing environment and an expanding population. In this regard, plant breeders need to integrate multiple disciplines and technologies, such as genotyping, phenotyping, and envirotyping, in order to produce stress-resilient and high-yielding crops in a shorter time. With the technological revolution, plant breeding has undergone various reformations, for example, artificial selection breeding, hybrid breeding, molecular breeding, and precise breeding, which have been instrumental in developing high-yielding and stress-resilient crops in modern agriculture. Marker-assisted selection, also known as marker-assisted breeding, emerged as a game changer in modern breeding and has evolved over time into genomics-assisted breeding (GAB). It involves genomic information of crops to speed up plant breeding in order to develop stress-resilient and high-yielding crops. The combination of speed breeding with genomic and phenomic resources enabled the identification of quantitative trait loci (QTLs)/genes quickly, thereby accelerating crop improvement efforts. In this review, we provided an update on rapid advancement in molecular plant breeding, mainly GAB, for efficient crop improvements. We also highlighted the importance of GAB for improving biotic and abiotic stress tolerance as well as crop productivity in different crop systems. Finally, we discussed how the expansion of GAB to omics-assisted breeding (OAB) will contribute to the development of future resilient crops.
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.
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