Marker-Assisted Selection (MAS) in Soybean Breeding
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
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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