Unraveling the Genetic Basis of Fruit Quality in Kiwifruit: Insights from Genomic Studies
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
Different kiwifruit germplasms have obvious genetic differences in fruit quality. To better understand the genetic basis of kiwifruit fruit quality, this study collated the achievements in genomics, transcriptomics and metabolomics in recent years. We focused on introducing the main quality traits such as sweetness, acidity, texture and aroma, and analyzed their genetic regulation methods and related metabolic pathways. The establishment of high-quality reference genomes, the application of high-throughput sequencing, and the acquisition of rich genomic resources have all promoted the discovery of important genes, transcription factors, and quantitative trait loci (QTL) related to quality traits. Through case studies on sweetness, acidity, texture and aroma, we demonstrated how molecular-level research results can be transformed into specific breeding goals. This study also explored the prospects of genomic selection (GS) and marker-assisted selection (MAS) in kiwifruit breeding, as well as the advantages and difficulties of integrating genomic data in breeding. This study provides valuable references for researchers and breeders in cultivating new kiwifruit varieties with better flavor, higher nutrition and stronger market competitiveness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle