Label-Free Quantitative Proteomics Reveals Key Enzymes in Fiber Maturation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cotton, as a globally significant economic crop, has long been the core goal of breeding improvement in terms of its yield and fiber quality. However, traditional breeding methods are characterized by long cycles and low efficiency, making it difficult to meet the increasingly complex breeding demands. The rise of High-Throughput Genotyping (HTG) technology has provided strong technical support for cotton molecular breeding, especially showing broad application prospects in quantitative trait localization, molecular marker development, genomic selection, etc. This study systematically reviews the characteristics and applicability of the current mainstream HTG technology platforms (such as SNP chips, GBS, RAD-seq, DArT, etc.), and analyzes their application progress in the genetic basis research of important agronomic traits such as yield, quality, and resistance. The practical role of HTG in QTL localization, GWAS analysis, marker-assisted selection and other links was discussed. Through typical breeding practice cases, evaluate its breeding acceleration efficiency in the context of multiple environments and varieties, and further look forward to the prospects of its deep integration with phenomics, genomic selection and intelligent decision-making platforms. This research provides theoretical basis and technical support for accelerating the genetic improvement and molecular breeding of cotton.
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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 | 0,000 | 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 découle