Sugarcane genetics: Underlying theory and practical application
Notice bibliographique
Résumé
Sugarcane is recognized as the fifth largest crop globally, supplying 80% of sugar and 40% of bioenergy production. However, sugarcane genetic research has significantly lagged behind other crops due to its complex genetic background, high ploidy (8–13×), aneuploidy , limited flowering , and a long growth cycle (more than one year). Cross breeding began in 1887 following the discovery that sugarcane seeds could germinate. Both self- and cross-pollination and selection were conducted by sugarcane breeders, but new cultivars were often eliminated due to disease susceptibility. Within the Saccharum genus, different species possess variable numbers of chromosomes. Wild sugarcane species intercrossed with each other, leading to development of the ‘Nobilization’ breeding strategy, which significantly improved yield, sucrose , fiber content, and disease resistance , and accelerated genetic improvement of cultivars. In recent years, scientific achievements have also been made in sugarcane genome sequencing , molecular marker development, genetic linkage map construction, localization of quantitative trait locus (QTL), and trait-associated gene identification. This review focuses on the progress in sugarcane genetic research, analyzes the technical difficulties faced, presents opportunities and challenges, and provides guidance and references for future sugarcane genetics research and cultivar breeding. Finally, it offers directions for future on sugarcane genetics.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».