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Enregistrement W560902148 · doi:10.1079/9781845932886.0321

Molecular breeding approaches for enhanced resistance against fungal pathogens.

2007· book-chapter· en· W560902148 sur OpenAlex
R. E. Knox, F. R. Clarke

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCAB International eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMarker-assisted selectionGeneticsGeneMolecular markerGenetic markerLimitingSelection (genetic algorithm)Polymerase chain reactionMolecular breedingDiseasePlant disease resistanceBiotechnologyInheritance (genetic algorithm)Fungal diseaseComputational biologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marker-assisted selection for fungal plant resistance is the most important tool in molecular breeding at the applied level. Markers for disease resistance have been sought by researchers and breeders since the discovery that genes can be linked to each other. The dearth of visual markers has been the limiting factor in their application, but that has changed with the development of techniques to detect variation in DNA. The differences in DNA are visualized as polymorphisms which currently are predominantly identified as changes in fragment size, made possible through techniques such as polymerase chain reaction, electrophoresis, fluorescent dye detection and the use of restriction enzymes. Because of the many examples of monogenic inheritance of disease resistance genes and the importance of resistance traits, the processes of marker discovery have developed in large part around disease resistance. There are now a vast number of markers for the many resistance genes to fungal diseases in numerous crop species. The integration and use of these markers takes breeding from integrating the technology in marker-assisted selection to the development of breeding strategies around marker use in 'molecular breeding'.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,209 · 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