Sugarcane genetics: Underlying theory and practical application
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,001 | 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 découle