Selecting high yielding and stable mungbean [<i>Vigna radiata</i>(L.) Wilczek] genotypes using GGE biplot techniques
Notice bibliographique
Résumé
Ullah, H., Khalil, I. H., Durrishahwar, Iltafullah, Khalil, I. A., Qasim, M., Khan, S. M., Yan, J. and Ali, F. 2012. Selecting high yielding and stable mungbean [ Vigna radiata (L.) Wilczek] genotypes using GGE biplot techniques. Can. J. Plant Sci. 92: 951–960. Multi-environment trials (MET) play a vital role in selecting genotypes for wider adoptability based on their superior performance across environments. The present study was carried out with the aim of selecting high-yielding and stable genotype(s). A set of 30 mungbean genotypes were evaluated in four environments comprising years (2007, 2008) and locations (Peshawar, Swat) in Pakistan. Combined analysis of variance was performed for seed yield to determine the effect of environment [consisting of year (Y), location (L), and L × Y interaction], genotypes and all possible interactions among these factors. Analysis of variance showed significant genotype × year (G × Y) and G × L interactions (P ≤ 0.01) exhibiting the influence of changes in environment (L and Y) on seed yield performance. The large yield variation due to environment (E), justified the selection of a genotype main effect + genotype×environment (GGE) biplot as an appropriate method for analyzing MET data. GGE biplot arranged 30 genotypes in such a manner that they fell in four sectors based on their performance. Genotype'k' (NFM-11-3) performed well at PR07 and PR08, denoted as the first sector. In the second sector, mungbean genotype'y' (NFM-7-13) outclassed all other genotypes at ST07 and ST08. GGE biplot figured out the genotypes't' (NFM-14-5) and'e' (NFM-5-63-20) as the poor performing lines across location. GGE biplot identified ‘y’ (NFM-7-13) as the highest yielding genotype, followed by ‘k’ (NFM-11-3). Solely on yield performance, both of the genotypes were not statistically different however; the ranking made by GGE biplot was not only based on yield but on stability performance too. Similarly, Genotypes ‘Ad’ (NM-98) ‘m’ (NFM-12-6) ‘f’ (NFM-5-63-34) and ‘z’ (NFM-8-1) ranked 3rd, 4th, 5th and 6th as being stable and high-yielding across locations, respectively. Location ‘PR08’ was the most desirable environment as it lay closer to the “ideal” environment. While PR07, ST07 and ST08 were found undesirable regarding genotype differentiation as they were far away from the center of the concentric circle. The GGE biplot effectively identified the G × E interaction pattern of the data and explained which genotype performed extravagantly at which target environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».