Simultaneous selection for early maturity, increased grain yield and elevated grain protein content in spring wheat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High grain yield and grain protein content, and early maturity are important traits in global bread wheat (Triticum aestivum L.)‐breeding programmes. Improving these three traits simultaneously is difficult due to the negative association between grain yield and grain protein content and the positive association between maturity and grain yield. We investigated the genetic relationship between maturity, grain yield and grain protein content in a population of 130 early maturing spring wheat lines in a high latitude (52–53°N) wheat‐growing region of Canada. Grain protein content exhibited negative genetic correlation with maturity (−0.87), grain fill duration (−0.78), grain fill rate (−0.49), grain yield (−0.93) and harvest index (−0.71). Grain yield exhibited positive genetic correlation with maturity (0.69), rate (0.78) and duration (0.49) of grain fill, and harvest index (0.55). Despite the positive association between maturity and grain yield, and negative association between grain yield and grain protein content, higher yielding lines with medium maturity and higher grain protein content were identified. Broad‐sense heritabilities were low (<0.40) for rate and duration of grain fill, grain protein content, spike per m2, grains per spike, harvest index and grain yield, and medium to high (>0.40) for grain weight, days to anthesis and maturity, and plant height. Selection for longer preanthesis and shorter grain fill periods may help circumvent the negative association between grain yield and grain protein content. Selection for shorter grain fill periods and higher grain fill rate may be a useful strategy for developing early maturing cultivars with acceptable grain yields in northern wheat‐growing regions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».