GGE Biplot Analysis of Yield Stability in Multi-environment Trials of Lentil Genotypes under Rainfed Condition
Notice bibliographique
Résumé
This investigation was done to study GE interaction over twelve environments for seed yield in 18 genetically diverse genotypes. Grain yield performances were evaluated for three years at four locations in Iran using a randomized complete block design. The first two principal components (IPC1 and IPC2) were used to create a two-dimensional GGE biplot that accounted percentages of 49% and 20% respectively of sums of squares of the GE interaction. The combined analysis of variance indicated that year and location were the most important sources affecting yield variation and these factors accounted for percentages of 50.0% and 33.3% respectively of total G+E+GE variation. The GGE biplot suggested the existence of three lentil mega-environments with wining genotypes G1, G11 and G14. According to the ideal-genotype biplot, genotype G1 was the better genotype demonstrating high mean yield and high stability of performance across test locations. The average tester coordinate view indicated that genotype G1 had the highest average yield, and genotypes G1 and G12 recorded the best stability. The study revealed that a GGE biplot graphically displays interrelationships between test locations as well as genotypes and facilitates visual comparisons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».