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Enregistrement W1988099967 · doi:10.1071/ea04272

Genotypic variation in metribuzin tolerance in narrow-leafed lupin (Lupinus angustifolius L.)

2006· article· en· W1988099967 sur OpenAlexaff
Ping Si, M. W. Sweetingham, Bevan Buirchell, D. G. Bowran, Terry Piper

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Experimental Agriculture · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotanical Research and Chemistry
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetribuzinLupinus angustifoliusBiologyCultivarAgronomyDrought toleranceHybridHorticultureWeed control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tolerance to metribuzin herbicide is an essential agronomic trait for narrow-leafed lupin (L. angustifolius L.) grown in Western Australia (WA), however, metribuzin causes up to 30% yield loss in cv. Tanjil. Tanjil is widely used as a parent in the WA lupin breeding programme to provide anthracnose resistance. Hence, identification of genotypes tolerant to metribuzin and incorporation of this tolerance into the disease-resistant cultivar is necessary for maintaining lupin production. This study identified tolerance to metribuzin among lupin cultivars and advanced breeding lines under both controlled temperature and natural winter conditions. Differences in dose responses between cultivars revealed that cv. Gungurru was tolerant and cv. Tanjil susceptible to metribuzin. Gungurru seedlings survived metribuzin applications of up to 1600 g/ha, whereas Tanjil seedlings exhibited zero survival at 800 g/ha. The rate of herbicide application that caused a 50% growth reduction (GR50, excluding dead plants) for Gungurru was 2 times greater than that for Tanjil. The level of tolerance in Gungurru is adequate to protect plants against metribuzin damage in the field. Large and consistent differences in tolerance between genotypes were identified among cultivars and advanced breeding lines across controlled temperatures (20°C during the day and 12°C at night) and in natural winter conditions. One breeding line (95L208–13–13) showed marginally better tolerance than Gungurru. A number of advanced breeding lines were as susceptible to metribuzin as Tanjil, indicating that it is very important to select for metribuzin tolerance concurrently with disease resistance in the breeding programme. Of the 6 measures of tolerance used in this study, leaf score proved to be the simplest and most effective measure and could be used for the selection of individual tolerant plants in segregating populations. Tolerance was independent of early vigour, suggesting that it is possible to combine both early vigour and tolerance into a cultivar for better weed management. In conclusion, breeding for metribuzin tolerance in lupin is feasible, and the screening method tested here was simple and consistent, which would assist a breeding programme in making rapid progress towards herbicide-tolerant plants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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