Strategies for Rice Improvement: Utilizing Genetic Resources from Wild and Cultivated Oryza Species
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Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore and summarize strategies for rice improvement by utilizing genetic resources from both wild and cultivated Oryza species. This includes assessing genetic diversity, identifying beneficial alleles, and leveraging advanced genomic tools to enhance rice breeding programs. The results indicate that wild Oryza species have great potential in rice improvement, and the genetic diversity within the Oryza genus plays an important role in enhancing rice cultivars. The de novo domestication of wild allotetraploid rice also shows promise for developing new staple cereals with improved agronomic traits. Recent genomic studies have provided a deeper understanding of rice domestication, heterosis, and complex traits, which are crucial for future breeding programs. The findings underscore the importance of utilizing genetic resources from both wild and cultivated Oryza species to enhance rice breeding programs. The integration of advanced genomic tools and the identification of beneficial alleles from wild species can significantly broaden the genetic base of cultivated rice, leading to improved yield, quality, and sustainability. These strategies are essential for addressing the global food security challenges posed by 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