Crop Genotype and Plant Population Density Impact Flowering Phenology and Synchrony between Cropped and Volunteer Spring Wheat
Notice bibliographique
Résumé
Wheat ( Triticum aestivum L.) is one of many crops into which novel traits have been incorporated using recombinant DNA technology, and thus may require segregation from nontransgenic wheat. Volunteer wheat populations, which cannot be selectively removed from wheat crops, pose a challenge to segregation because they may serve to facilitate trait movement. However, diverse flowering phenologies among wheat genotypes planted at various densities may result in flowering asynchrony, thus minimizing pollen‐mediated gene flow (PMGF). We tested this theory with a comparative analysis that examined the influence of crop plant population density, genotype, and height on flowering phenology and synchrony between volunteer and cropped wheat populations. We found that time from crop sowing to first flower, peak flowering, and flowering cessation varied significantly among genotypes. Increasing crop plant population density resulted in accelerated crop flowering for all genotypes, but had little effect on flowering synchrony. Although not always significant, the time interval from sowing to 5, 50, and 95% flowering, as well as the flowering duration of the volunteer population, were also greater at low crop plant population densities. Synchronicity of flowering varied among genotypes, with tall genotypes consistently exhibiting more flowering synchrony with volunteer wheat than short genotypes. However, the response of flowering synchrony to height may have been a product of the genotypes tested and further study to confirm these results is needed. The results of this study suggest that, despite a short flowering period, there is considerable potential for flowering synchrony between cropped and volunteer wheat populations. Nevertheless, opportunity exists to reduce flowering synchrony between cropped and volunteer wheat populations by utilizing genotypic variation for flowering phenology to minimize flowering overlap, provided that an adequate crop plant population density is attained.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».