Use of GGE biplot methodology for genetic analysis of yield and related traits in melon (<i>Cucumis melo</i>L.)
Notice bibliographique
Résumé
Dehghani, H., Feyzian, E., Jalali, M., Rezai, A. and Dane, F. 2012. Use of GGE biplot methodology for genetic analysis of yield and related traits in melon ( Cucumis melo L.). Can. J. Plant Sci. 92: 77–85. A complete diallel cross experiment of six local Iranian melon populations (Eyvanaki, Abasali, Tashkandi, Hose-sorkh, Mashhadi and Mirpanji) and one cultivar (Ananasi) was conducted. Fruit number, average weight per fruit, yield and acceptable yield were re-evaluated using GGE biplot methodology. The two principal components of biplot explained 70, 58, 86 and 88% of total observed variation for yield, acceptable yield, average weight per fruit and fruit number per plant, respectively. Mirpanji had the highest GCA for yield, acceptable yield and average weight per fruit, but the highest negative GCA for fruit number per plant. Abasali showed the highest positive GCA for fruit number. Biplot analysis allowed a rapid and effective overview of general combining ability (GCA) and specific combining ability (SCA) effects of the populations, their performance in crosses, as well as grouping patterns of similar genotypes.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».