MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408240628 · doi:10.5376/mpb.2025.16.0002

Linkage Drag and Domestication Syndrome: The Genetic Lessons from Rice Evolution

2025· article· en· W4408240628 sur OpenAlexvenueno aff
Hui Zhang, Juan Li, Qian Zhu, Xiaoling Zhang, Chunli Wang, Dongsun Lee, Lijuan Chen

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant Breeding · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomesticationBiologyLinkage (software)GeneticsEvolutionary biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The domestication of rice ( Oryza sativa ) from its wild relatives has been a pivotal event in agricultural history, leading to significant genetic changes known as domestication syndrome. This study synthesizes current knowledge on the genetic mechanisms underlying these changes, with a focus on linkage drag and its implications for rice breeding. The severe bottleneck during domestication resulted in a dramatic reduction in genetic diversity in cultivated rice compared to its wild progenitors, O. rufipogon  and O. nivara . Multiple independent domestication events have been identified, contributing to the genetic differentiation between the indica  and japonica  subspeicies. The identification of quantitative trait loci (QTLs) and candidate genes associated with domestication-related traits has provided insights into the clustered distribution of these genes, which may explain the phenomenon of linkage drag. Furthermore, the study of de-domestication in weedy rice has revealed the complexity of genetic changes during the domestication process. This study highlights the importance of understanding the genetic basis of domestication syndrome and linkage drag to improve rice breeding strategies and harness the genetic potential of wild rice species for crop improvement.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Plant BreedingMême sujetRice Cultivation and Yield ImprovementTravaux en français237 207