Taming the wild: domesticating untapped northern fruit tree and shrub resources in the era of high-throughput technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract New crop`s need to emerge to provide sustainable solutions to climate change and increasing abiotic and biotic constraints on agriculture. A large breadth of northern fruit trees and shrubs exhibit a high potential for domestication; however, obstacles to implementing traditional breeding methods have hampered or dissuaded efforts for improvement. This review article proposes a unique roadmap for de novo domestication of northern fruit crops, with a focus on biotechnological (e.g. genome editing, rapid cycle breeding, and in planta transformation) approaches that can boast rapid evolutionary gains. In addition, numerous biotechnological (e.g. virus-induced flowering and grafting-mediated flowering) and breeding strategies (e.g. adaptation of speed breeding to fruit trees) that can hasten the transition from juvenility to sexual maturity are described. A description of an accelerated genetic breeding strategy with insights for 16 underutilized species (e.g. shagbark hickory, running serviceberry, horse chestnut, and black walnut) is provided to support their enhancement. Deemed unrealistic only a decade ago, progress in the realm of bioengineering heralds a future for northern orphan crops through the implementation of fast-tracked crop improvement programs. As such, the roadmap presented in this article paves the way to integrating these novel biotechnological discoveries and propel the development of these forgotten crops in a sustainable and timely manner.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».