Genotype by environment interaction effects on fibre components in potato (Solanum tuberosum L.)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing awareness of heart health and disease prevention has led consumers to more proactive grocery food choices. Fibre and its associated health benefits remains an important area of research given the current interest in food, nutrition, and health. To position the potato as a good source of fibre, breeding efforts have focused on developing cultivars and germplasm with high fibre content. The current study examined eight elite potato clones and four commercial cultivars (checks) across six environments (three locations over two years) for their total dietary fibre (TDF), neutral detergent fibre (NDF), and soluble fibre (SF) content. Genotype by environment interaction (GEI) and stability analysis were conducted with SAS and GGE Biplot software. Significant genotypic (G), environmental (E) and GEI effects were found. The six environments differed in temperature and moisture levels, which were linked to levels of NDF and TDF. Some genotypes had high levels of stability for fibre content. GGE biplot analysis found no significant mega-environments for fibre components. Two elite clones (CV96044-3 and F05081) were identified as high fibre sources (13.3 and 14.4 %, respectively) compared to the other elite clones and commercial cultivars (e.g., Russet Burbank: 11.7 %). These lines may also be suitable as parents with high fibre and stability to breed into backgrounds with other desirable qualities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».