Interspecific hybridization – an important source for sweet and sour cherry breeding
Notice bibliographique
Résumé
The limited of genetic diversity in cherry cultivars has reduced the adaptability to changing growing and climatic conditions of these species. Interspecific hybridizations have been used in many fruit breeding programs to increase the genetic diversity and to introduce new traits in fruit crops. In sour cherry, Prunus cerasus, the first interspecific crosses with P. maackii and P. fruticosa were released by I. V. Michurin in Russia and L. Kerr in Canada in the first half of the 20th century to increase the winter hardness of sour cherries. Various interspecific crosses and backcrosses have been carried out in the cherry breeding program at Dresden-Pillnitz during the last 20 years. In sweet cherry, P. avium, crosses with P. canescens, P. armeniaca, and P. tomentosa have been made, and in sour cherry with P. maackii, P. padus, P. serotina, and P. spinosa. The objectives of this breeding program are obtain of genotypes with new fruit and tree characteristics and with a higher level of resistance to biotic and abiotic stresses. The diploid Prunus species P. canescens, the tetraploid species P. maackii, and P. serotina are promising resistance donors for cherry breeding. For F1 progenies from crosses between sweet cherry and apricot showed a high tolerance of flowers to spring frost was observed and they had interesting fruit characteristics such as size, firmness and shelf-life in the first growing years. The material will be characterized in further studies. Interesting genotypes will be used for breeding process.
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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) | 0,000 | 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 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 ».