Beyond the genome: the role of functional markers in contemporary plant breeding
Notice bibliographique
Résumé
Functional markers (FMs) are derived from polymorphisms that confer phenotypic trait variation, making them powerful tools in plant breeding. Unlike random markers, for which trait associations are unknown, or at best established via linkage or quantitative trait locus (QTL) analysis, FMs are associated with causative polymorphisms, providing precise and reliable information for trait selection. Since the concept of FMs was first proposed in 2003, the emergence and adoption of technologies that were not available at the time have significantly advanced FM discovery and application by enhancing the ability to precisely identify causal variants underlying complex traits, which is a critical prerequisite for FM development. Novel technologies such as high-throughput sequencing, multi-omics, gene editing, and advanced computational tools have enabled the precise identification and functional validation of DNA polymorphisms associated with trait variation. FMs can be used in genomic selection (GS) and modern plant breeding programs by improving selection efficiency and accuracy. While FMs provide numerous benefits, challenges still remain regarding their stability and transferability, and innovative approaches to overcome these limitations are continually being explored. The role of FMs in plant breeding is expected to grow as functional annotation of genomes improves and technologies like genome editing become more accessible. These developments will enable breeders to effectively integrate FMs into breeding pipelines for accelerating genetic gains and addressing global agricultural challenges.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».