Molecular Breeding Strategies for Pyramiding Disease Resistance in Wheat
Notice bibliographique
Résumé
Wheat is one of the most important food crops in the world, but its yield and quality are often seriously threatened by a variety of diseases such as rust, head blight and powdery mildew. Traditional single-gene disease resistance breeding faces huge challenges due to the rapid mutation of pathogen populations and the easy failure of resistance. In this context, the aggregation of multiple disease resistance genes through molecular breeding has become an effective strategy to improve wheat disease resistance. This study reviews the current research progress of wheat disease resistance genes, the application of molecular tools such as marker-assisted selection (MAS), genomic selection, and CRISPR gene editing, as well as the integration path of these technologies in the breeding of multi-resistant wheat varieties. Through actual cases such as the aggregation of rust resistance genes such as Lr , Sr , and Yr , and the combined application of Fhb1 and Fhb2 head blight resistance genes, the significant effect of gene aggregation in enhancing disease resistance was verified. At the same time, this study also analyzed the effects of aggregation on agronomic traits, explored the challenges faced by resistance persistence and gene interactions, and looked forward to the future direction of combining molecular breeding with sustainable agriculture, in order to achieve long-term control of wheat diseases and food security.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».