Marker-Assisted Selection in <i>Camellia</i> Breeding Programs
Notice bibliographique
Résumé
Marker-assisted selection (MAS) has revolutionized the breeding of Camellia species, offering enhanced precision and efficiency in developing cultivars with desirable traits. This study provides a comprehensive overview of the advancements and applications of MAS in Camellia breeding programs. Key findings highlight the diversity and breeding objectives of Camellia species, the types and development of genetic markers, and the implementation of MAS strategies such as Marker-Assisted Backcrossing (MABC), Marker-Assisted Recurrent Selection (MARS), and Genomic Selection (GS). Advances in genomic technologies, including next-generation sequencing (NGS), genotyping-by-sequencing (GBS), genome-wide association studies (GWAS), and CRISPR/Cas9 gene editing, have significantly impacted MAS, enabling more accurate and efficient breeding. Unique insights from case studies demonstrate the practical applications and successes of MAS in enhancing disease resistance in Camellia japonica , improving cold tolerance in Camellia oleifera , and advancing tea quality in Camellia sinensis . This study expects to drive the development of superior Camellia varieties, ensuring sustainability and meeting market demands for both ornamental and economic purposes.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».