Meta-Analysis of Genetic Diversity in Global Fresh-Eating Maize Germplasm Resources
Notice bibliographique
Résumé
As an important food and cash crop in the world, the genetic diversity of fresh corn germplasm resources is of great significance for variety improvement and genetic improvement. This study systematically sorted out the research data of fresh corn germplasm resources around the world through meta-analysis methods, covering multi-level information such as morphological characteristics, molecular markers and whole genome data. The study comprehensively evaluated the genetic diversity characteristics of germplasm resources in different geographical regions, and explored the impact of cultivation history, ecological environment, artificial selection and gene flow on genetic diversity. The study compared the results of different genetic diversity analysis methods (such as phenotypic data analysis, molecular marker analysis and whole genome high-throughput analysis), and analyzed the applicability, advantages and limitations of each method. The results show that fresh corn germplasm resources have high genetic diversity worldwide, but the diversity is declining due to factors such as habitat loss, genetic drift and single breeding. In terms of protection and utilization, this study proposed methods for the discovery and evaluation of excellent germplasm resources, suggested strengthening the sharing and cooperation of germplasm resources worldwide, and explored new paths for interdisciplinary research and data integration. The research results not only provide theoretical support for the protection of fresh corn germplasm resources, but also provide an important basis for future breeding work and genetic improvement strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».