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Enregistrement W4416719230 · doi:10.1038/s41467-025-66020-3

Revitalizing orphan crops to combat food insecurity

2025· article· en· W4416719230 sur OpenAlexaff
Xiaozhen Huang, Deding Su, Xu Cao

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed and Plant Biochemistry
Établissements canadiensInstitute of Genetics
Organismes subventionnairesYouth Innovation Promotion Association of the Chinese Academy of SciencesYouth Innovation Promotion AssociationChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAdaptabilityGermplasmPhenomicsFood insecurityFood securityIdentification (biology)Population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population growth, climate change, and limited dietary diversity pose growing threats to food security. This predicament is exacerbated by a small number of staple crops with limited genetic diversity, which constrains their adaptability to diseases, pests, and environmental changes. Orphan crops, with greater biodiversity, nutritional value, and local adaptability, could contribute to overcoming these challenges. Here, we review recent advances in germplasm identification as well as genetic and multi-omics analyses of orphan crops. We further discuss the potential for an integrated approach combining de novo domestication, speed breeding, and AI-empowered phenomics (DSAP) to accelerate the breeding of these species. Orphan crops hold great potential to address global food security challenges. Here, the authors review recent advances in orphan crop genomics and discuss the potential for accelerating orphan crop breeding by integrating de novo domestication, speed breeding, and AI-assisted phenomics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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