Physiological Basis of Heterosis for Grain Yield in Maize
Notice bibliographique
Résumé
Although heterosis in maize (Zea mays L.) has been studied since the early 1900s, very little is known about how heterosis affects the physiological components of grain yield. The objective of this study was to quantify the physiological basis of heterosis for grain yield in maize by examining maize hybrids and their parental inbred lines in terms of grain yield and its component processes, dry matter accumulation (DMA) at maturity, and the partitioning of DMA to the grain (i.e., harvest index), as well as in terms of the physiological processes underlying those two components. The genetic material consisted of 12 maize hybrids and seven parental inbred lines. Experiments were conducted from 2000 to 2002 at the Elora Research Station, ON, Canada. Data were recorded on grain yield, DMA at four stages of development, harvest index, leaf area index (LAI), final leaf number, leaf width and length, rate of leaf appearance, stay green, ear number, kernel number and weight, and number of days to silking and physiological maturity. Mean heterosis across the 3 yr was 167% for grain yield and 85 and 53% for its two component processes, DMA at maturity and harvest index, respectively. Results show that heterosis for grain yield in maize can be attributed to (i) heterosis for DMA before silking, which results mainly from greater light interception due to increased leaf size; (ii) heterosis for DMA during the grain‐filling period, which results from greater light interception due to greater maximum LAI and increased stay green, and (iii) heterosis for harvest index.
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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) | 0,000 | 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 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 ».