The Contribution of Exotic Varieties to Maize Genetic Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Maize ( Zea mays L.) is one of the most important staple crops globally, providing essential food and energy resources for millions of people. The genetic improvement of maize has been a focal point of agricultural research, aiming to enhance yield, resilience, and adaptability to various environmental conditions. The introduction of exotic maize lines into adapted germplasm has shown significant potential in increasing genetic variability and improving agronomic traits. For instance, testcrosses of backcross-derived lines exhibited substantial yield improvements, with some lines producing up to 1 056 kg/ha more grain than the control. RNA-sequencing of diverse maize lines revealed extensive genetic and transcriptomic diversity, identifying novel transcripts that contribute to heterosis. Screening of elite exotic inbreds demonstrated that certain tropical lines performed well in temperate environments, suggesting their utility in broadening the genetic base of U.S. maize. Additionally, molecular marker studies confirmed high levels of polymorphism and genetic diversity in tropical maize germplasm. Adaptation efforts have successfully integrated tropical germplasm into temperate breeding programs, enhancing genetic gains. The findings underscore the value of exotic germplasm in maize breeding programs. The integration of exotic alleles has not only expanded the genetic base but also led to the development of high-yielding hybrids with improved agronomic traits. These results highlight the importance of utilizing diverse genetic resources to achieve sustainable genetic improvement in maize.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».