Wild Lathyrus—A Treasure of Novel Diversity
Notice bibliographique
Résumé
Grasspea (Lathyrus sativus L.) is a climate-smart legume crop with adaptation to fragile agroecosystems. The genus Lathyrus is recognized for its vast genetic diversity, encompassing over 160 species, many of which are cultivated for various purposes across different regions of the world. Among these, Lathyrus sativus is widely cultivated as food, feed, and fodder in South Asia, Sub-Saharan Africa, and the Central and West Asia and North Africa (CWANA) regions. Its global cultivation has declined substantially due to the stigma posed by the presence of neurotoxin β-N-oxalyl-L-α, β-diaminopropionic acid (β-ODAP) in its seeds and green foliage. Overconsumption for a longer period of grasspea seeds harvested from landraces may lead to a neurological disorder called neurolathyrism in humans. ODAP is an obstacle for grasspea expansion, but crop wild relatives (CWRs) have been found to offer a solution. The incorporation of CWRs, particularly Lathyrus cicera, and landraces into breeding programs may reduce the ODAP content in grasspea varieties to a safer level. Recent advances in genomics-assisted breeding have expanded the potential for utilizing challenging CWRs to develop grasspea varieties that combine ultra-low ODAP levels with improved yield, stability, and adaptability. Further progress in omics technologies—such as transcriptomics, proteomics, and metabolomics—along with genome sequencing and editing, has greatly accelerated the development of grasspea varieties with reduced or zero ODAP content, while also enhancing the plant’s agronomic value. This review highlights the significance of utilizing CWRs in pre-breeding programs, and harnessing advanced tools and technologies to enhance the performance, adaptability, and resilience of grasspea in response to changing environmental conditions.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».