Genomic Strategies for Disease Resistance Breeding in Sugarcane: Identification of Resistance Genes, Transcriptomic Analysis, and Molecular Markers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Sugar cane is an important sugar crop in the world. Its yield and quality are often affected by a variety of diseases, which seriously restricts industrial development. Traditional disease-resistant breeding methods have problems such as long cycles and low efficiency, which are difficult to meet the needs of modern agriculture for efficient and precise breeding. With the advancement of genomics technology, sugarcane disease-resistant breeding has entered a new stage. This study systematically reviews the genomic strategies of sugarcane disease-resistant breeding, covering genomic resource construction, disease-resistant gene mining and functional verification, transcriptome analysis, molecular marker development, and multiomic integration application. Particularly emphasized the potential of emerging technologies such as gene editing, pan-genome and artificial intelligence in improving the efficiency of disease-resistant breeding. By integrating multi-level omics data and advanced technologies, sugarcane disease-resistant breeding is expected to achieve the transformation from traditional experience to precise design, providing a solid theoretical foundation and technical support for cultivating new sugarcane varieties with high yield, high sugar and disease-resistant sugarcane.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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