Effectiveness of selection for quality traits during the early stage in the potato breeding population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Potato cultivars resistant to cold‐temperature sweetening are of major importance to the processing industry producing both chips (crisps) and French fries. When most modern potato cultivars are maintained in cold storage to retard sprouting, the tubers accumulate reducing sugars, and the products become an unacceptable brown colour when fried. Selection for better processing quality during the early generations of a breeding programme could be of considerable advantage. Using a portable ‘sugarmeter’, which requires only a drop of sap from the tuber on a test strip, many samples can be efficiently surveyed for low sugar as early as the F1 generation. Using seedlings of three test crosses, glucose and specific gravity of field‐grown tubers, minitubers from greenhouses and microtubers from in vitro culture were compared after cold treatment. Although the mean glucose levels of minitubers and microtubers were higher than field‐grown tubers, the correlation between the glucose contents of the three types of tubers was fairly high. A considerable genetic improvement was noted when progenies were grown as minitubers or microtubers, even though the response to selection for low glucose levels in minitubers and microtubers was lower than from direct selection from field‐grown tubers. The specific gravity of field‐grown tubers showed a significant association with freshly harvested minitubers and microtubers. Selection for low glucose content in minitubers can therefore save considerable resources in a breeding programme.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».