Genetic Basis and Molecular Mechanisms of Trait Variation in the Domestication of Abalone
Notice bibliographique
Résumé
Abalone is an important seafood shellfish, but it faces bottlenecks such as slow growth, poor stress resistance and limited reproduction efficiency during artificial domestication and breeding. This study reviews the rules of phenotypic trait variation during abalone domestication and deeply analyzes its genetic basis and molecular mechanism. In terms of traits such as growth, stress resistance and reproduction, the domesticated abalone population showed significant variations, and some excellent traits were strengthened by artificial selection. The application of modern molecular breeding technology has promoted the research on genetic improvement of abalone. Multi-omics such as genome sequencing, QTL localization, candidate gene screening, transcriptome and proteome have revealed important genes and signaling pathways that affect the trait of abalone. For example, IGF and mTOR are involved in regulating growth, NF-κB and HSP networks mediate immune resistance, and gonad development is regulated by specific genes. We also discuss the latest attempts and challenges of RNA interference and CRISPR/Cas9 gene editing in abalone functional gene verification. Through cases such as the cultivation of Japanese Ezo abalone (Haliotis discus hannai) disease-resistant strains, South African abalone (Haliotis midae) multi-generation breeding, and Hainan hybrid abalone multi-omics analysis, the direction of innovation in the abalone seed industry is expected. Research believes that integrating traditional breeding and molecular biology methods is expected to accelerate the genetic improvement of abalone, cultivate new varieties with fast growth and strong resistance to stress, and promote the sustainable development of abalone breeding industry.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».