Characteristics of Timothy Genotypes Divergently Selected for Fiber Traits
Notice bibliographique
Résumé
Selection for reduced fiber concentration in forage crops is considered to be an effective approach to improve digestibility but often results in reduced dry matter (DM) yield. The objective of this study was to characterize timothy ( Phleum pratense L.) genotypes divergently selected for fiber component concentrations and their ratios, and to identify selection criteria that could have a meaningful effect on timothy digestibility without adversely affecting DM yield. Divergent phenotypic selection was applied for neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), acid detergent lignin (ADL), hemicellulose (HEM), and cellulose (CEL) as determined by the detergent fiber system of forage analysis and for ratios of ADL/HEM, ADL/CEL, ADL/(HEM+CEL), and HEM/CEL among 78 high yielding plants selected from among 2000 spaced plants from four populations. For each criterion, the two plants with the highest and the two plants with the lowest values within each population were selected. These plants were vegetatively propagated and composition of spring growth was evaluated in a 2‐yr field experiment. The divergent NDF, ADF, ADL, CEL, ADL/HEM, ADL/CEL, and ADL/(HEM+CEL) groups of genotypes were significantly different for their respective trait. The ADL, ADL/HEM, ADL/CEL, and ADL/(HEM+CEL) groups were the most stable across years for in vitro true digestibility (IVTD), with the low groups having values of IVTD between 10 and 34 g kg −1 DM above those of the corresponding high groups. The DM yield of the low‐ADL/(HEM+CEL) and‐ADL/CEL groups were also greater than that of their corresponding high groups by more than 13%. Therefore, ADL/(HEM+CEL) and ADL/CEL seem to be promising selection criteria to increase digestibility while maintaining or increasing DM yield.
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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 ».