Selection for Cold Tolerance during Flowering in Short‐Season Soybean
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cold temperatures during early reproductive development may result in reduced pod and seed formation in soybean [ Glycine max (L.) Merr.]. The objectives of this work were to quantify cold tolerance of six potential parents, to screen breeding populations for cold tolerance, to search for associations between molecular markers and cold tolerance phenotypes, and to evaluate field performance of breeding lines. Six cultivars were evaluated for pod and seed set after exposure to 0 to 6 wk cold periods (15/5°C day/night), which began at flowering in growth cabinets. Evaluation at 6 vs. 2 wk following the end of a 3 or 6 wk cold period best discriminated between cold tolerant (CT) and cold sensitive (CS) cultivars. Two recombinant inbred line populations were cold stressed in growth cabinets with divergent selection performed over the F 5 through F 7 generations to select CT and CS lines. Bulked segregant analysis identified six chromosomal regions, four of which are related by homology, as potentially impacting the trait. Over 8 yr in the field at Ottawa, Canada, CT lines yielded 379 kg ha −1 more but matured 5.5 d later than CS lines without visual symptoms of cold damage. Following selection for early maturity, random lines from an additional four populations developed from a selected CT and CS line each crossed to another CT and CS parent were field tested in three environments. Cold tolerant × CT lines yielded about 8% more than CS × CS lines, again without visual cold damage symptoms.
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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 | 0,001 |
| 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 ».