Next-Generation Genotyping: Innovations Driving Plant Genomic Improvement

Life, 2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/life16030521
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In recent years, plant genotyping has been shifting from the accumulation of whole-genome data toward their effective use in breeding programs This review examines key genotyping platforms, including single-nucleotide polymorphism (SNP) arrays, reduced-representation sequencing methods such as genotyping-by-sequencing (GBS) and restriction site-associated DNA sequencing (RAD-seq), targeted genotyping approaches, and whole-genome sequencing (WGS), analyzing their informativeness, cost, and computational limitations. The transition to pangenome-based genotyping and graph genomes is discussed, as these approaches reduce reference bias and increase sensitivity for detecting structural variants, introgressions, and rare alleles that are important for adaptation and breeding. The growing role of AI/ML is highlighted in modeling complex genotype-phenotype relationships, integrating genomic and phenotypic data, and improving the accuracy and interpretability of genomic predictions.