Comparison of Different Methods for Phenotyping Preharvest Sprouting in White‐Grained Wheat
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The objective of this study was to identify a suitable method for phenotyping preharvest sprouting (PHS) resistance in white bread wheat. Forty doubled‐haploid (DH) lines derived from a cross between two white‐grained spring wheats ( Triticum aestivum L.) cultivar Argent (nondormant) and wheat breeding line W98616 (dormant) were evaluated for germination frequency, Falling Number (FN), and α‐amylase activity in dry and water‐imbibed seeds and spikes. The α‐amylase activity in dry seeds or spikes did not differ significantly between parent lines or lines of the DH population. Wetting of seeds or spikes for two days caused a five‐ to sevenfold increase in α‐amylase activity but only in Argent and the nondormant subgroup (49–100% germination) of the DH lines. A positive association ( r = 0.60***) was detected between germination frequency and α‐amylase activity in imbibed seeds and spikes. Germination frequency could not be correlated to FN or α‐amylase activity in dry‐harvested seeds. FN showed a strong correlation ( r = –0.83***) to α‐amylase activity in the dry‐harvested seeds but could not be correlated to α‐amylase activity in the imbibed seeds. The germination test was the most reliable method for measuring PHS resistance because seed dormancy provides potential resistance to PHS, whereas high α‐amylase activity may occur in grains without causing PHS.
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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 | 0,000 | 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 ».