Figure Review of Genetic Approaches to Improve Yield and Starch Content in Sweet Potato
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
Sweet potato ( Ipomoea batatas ) is a globally significant crop for both food and industrial use, with high yield and starch content playing crucial roles in meeting demands for food, feed, and bioenergy. However, improving sweet potato yield and starch content poses challenges due to its genetic complexity and environmental sensitivity. This study summarizes genetic improvement methods for enhancing sweet potato yield and starch content, focusing on traditional breeding, marker-assisted selection (MAS), genomic selection (GS), gene editing, and multi-omics integration strategies. In recent years, MAS and GS have shown distinct advantages in accelerating the selection of high-yield and high-starch traits in sweet potato. Gene editing technologies, such as CRISPR/Cas9, provide precise approaches for the targeted regulation of key genes. Additionally, multi-omics techniques, including transcriptomics, metabolomics, and proteomics, help elucidate the biological pathways and regulatory mechanisms that influence yield and starch synthesis, offering strong support for optimizing breeding strategies. This study provides a clear direction for sweet potato breeding research, advancing progress toward high-yield and high-starch content varieties and carrying profound implications for global agricultural production and sustainability.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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