Agronomic Traits of Cassava and Their Genetic Bases: A Focus on Yield and Quality Improvements
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Notice bibliographique
Résumé
Cassava ( Manihot esculenta Crantz) is a key food and industrial crop in the global tropics, valued for its high adaptability to marginal soil conditions and the starch-rich nature of its roots. As the global population continues to grow and climate change becomes more severe, the scientific community is seeking to address the challenges of food security and agricultural sustainability by improving cassava production and processing quality. This paper reviews the research progress of cassava agronomic traits and genetic basis in recent years, with special attention paid to the mining of genetic diversity, improvement of agronomic traits and application of modern biotechnology in cassava breeding. Studies have shown that the combination of traditional selective breeding, molecular marker-assisted selection (MAS), gene editing and other technologies has greatly improved the cassava root yield and starch quality. In addition, the implementation of precision agronomic technology and smart agriculture provides new possibilities for optimizing cassava production management and improving its environmental adaptability. The paper also discusses the direction of future cassava research, including further development of genetic resources, improving cassava's resilience to environmental changes and its role in the global food system.
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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