Notice bibliographique
Résumé
Marker-assisted selection (MAS) has become an indispensable tool in modern soybean breeding, enabling precise and efficient improvement of key agronomic traits. This study explores the principles and applications of MAS in enhancing both biotic and abiotic stress resistance, as well as quality and yield traits in soybean. The study begins by outlining the various genetic markers utilized in MAS, such as simple sequence repeats (SSRs), single nucleotide polymorphisms (SNPs), and quantitative trait loci (QTLs), along with the key techniques and tools employed, including high-throughput genotyping platforms, marker-assisted backcrossing (MABC), and genomic selection (GS). Following this, the study delves into the successful application of MAS in soybean trait improvement, providing an in-depth case study on soybean cyst nematode resistance, which exemplifies the effectiveness of MAS in addressing significant agricultural challenges. Recent technological advancements, such as the integration of MAS with genomic selection and the potential of CRISPR/Cas9 to complement MAS strategies, are discussed. The study also addresses current limitations, including cost, resource requirements, and genetic background effects, while providing insights into future directions that emphasize the integration of MAS with other emerging breeding technologies. Ultimately, this paper highlights the pivotal role of MAS in accelerating soybean breeding and its potential to contribute to the development of climate-resilient and high-yielding soybean varieties.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».