Genetic Components of Yield Stability in Maize Breeding Populations
Notice bibliographique
Résumé
Phenotypic stability has long been recognized as an important target in plant breeding. Stability is influenced in part by the genetic structure, i.e., level of heterogeneity and heterozygosity, of the cultivar. Yet, very little is known about the genetic components underlying stability, and how population improvement strategies influence stability. We examined 12 maize (Zea mays L.) breeding populations selected via reciprocal recurrent selection (RRS), selfed progeny recurrent selection (S), or a method combining RRS and S (COM), to examine changes in the genetic structure of the phenotypic stability of three traits (grain yield, grain moisture, and broken stalks), and two associated selection indices. Partitioning of the genotype × environment sums of squares from diallel matings of the original (C0) and advanced (CA) cycle populations into linear trends indicated that only grain yield and the unadjusted performance index (UPI) followed a predictable linear response. Grain yield and UPI linear trends were further partitioned by Gardner and Eberhart Analysis III to examine the genetic components of stability. We found that recurrent selection (RS) improved grain yield stability, and that this trait is heritable, predictable, and mostly controlled through additive gene action. Improvement in grain yield stability was observed both in cross and per se performance and was accompanied by significant improvement in the mean performance of the populations. However, the improvement in grain yield stability did not result in substantial changes in the general combining ability (gi) estimates of most populations. Our results indicate that grain yield stability can be improved through RS by selecting solely for mean performance across multiple environments.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».