Genetic Variability in Nitrogen Use Efficiency of Spring Barley
Notice bibliographique
Résumé
Increasing costs of N fertilizers and the negative impact of excessive N on the environment have made improvement in nitrogen use efficiency (NUE) a desirable goal in barley ( Hordeum vulgare L.) breeding. Seventeen replicated trials, each consisting of 15 to 20 genotypes, were performed across different environments in Alberta, Canada from 1998 to 2007 to determine genetic variability in NUE. Further, 25 genotypes were grown at six environments in 2007 for analysis of the pattern of genotypic variation for NUE. Analysis of variance revealed significant effects of genotype and environment on NUE. The majority of the phenotypic variation in NUE was accounted for by genotypic variance and heritability estimates for this trait ranged from 0.5 to 0.86. Genotypes H97097001001, H96014002, ‘Vivar’, and ‘Xena’, were superior in NUE, yielding 47 to 48 kg kg −1 N as compared to about 35 kg kg −1 N yield for the relatively inefficient genotypes. There was no clear distinction between two‐rowed and six‐rowed types in NUE, but rather significant differences were observed among genotypes within each spike‐type group. Reduction in N fertilizer requirements in barley while maintaining yield may be achieved through breeding by targeting increased yield potential in association with higher NUE.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».