Genetic variation and genotype by environment interactions of juvenile wood chemical properties in<i>Pinus taeda</i>L.
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variation and genotype by environment interaction (G×E) were studied in several juvenile wood traits of 11 year-old loblolly pine trees (Pinus taeda L.).Wafer thin (200 µm) samples from juvenile (ring 3) and transition (ring 8) wood of 12 mm increment cores were analyzed.Transition wood had higher α-cellulose content (46.1%), longer fiber (1.98 mm), and higher coarseness (0.34), but lower lignin (29.7%) than juvenile wood (cellulose 40.9%, fiber length 1.4 mm, coarseness 0.28 and lignin 30.3%).General combining ability variance for the traits explained 2% to 10% of the total variance, whereas the specific combining ability variance was negligible, except for α-cellulose content in transition wood (2%).Specific combining ability by site interaction variance explained from 5% (fiber length) to 37% (lignin) of the total variance.Weak individual-tree heritabilities were found for all the traits, except coarseness, which was moderately high in both juvenile (0.39) and transition wood (0.30).Full-sib and half-sib family heritabilities of traits ranged 0.29 to 0.72.Genetic correlations of wood quality traits with volume and stem straightness were weak, while favorable genetic correlations of lignin with cellulose, coarseness and fiber length were observed.Implications on forest tree improvement programs were discussed.heritability / genetic correlation / α-cellulose / coarseness / lignin Résumé -Variabilité génétique et stabilité génotype-environnement pour les propriétés chimiques du bois à un stade juvénile chez Pinus taeda L. La variabilité génétique et la stabilité génotype-environnement (G×E) ont été étudiées pour plusieurs caractéristiques du bois juvénile de pins taeda (Pinus taeda L.) âgés de 11 ans.De petits échantillons de bois de 2 mm d'épaisseur ont été extraits de carottes de sondage (12 mm), dans le bois juvénile (cerne 3) et dans la zone de transition (cerne 8).Le bois de transition a une teneur en α-cellulose plus élevée, des fibres plus longues (1,98 mm) et une grosseur de grain plus élevée (0,34) mais une teneur en lignine (29,7 %) plus faible que le bois juvénile (teneur en cellulose : 40,9 %, longueur des fibres : 1,4 mm, grosseur du grain : 0,28 et teneur en lignine : 30,3 %).La variance des aptitudes générales à la combinaison (AGC) explique entre 2 et 10 % de la variance totale, tandis que la variance des aptitudes spécifiques à la combinaison (ASC) est négligeable, excepté pour la teneur en α-cellulose dans la zone de transition (2 %).La variance de du terme d'interaction SCA-site explique de 5 % (longueur de fibres) à 37 % (teneur en lignine) de la variance totale.Les héritabilités au sens strict sont faibles pour tous les caractères sauf pour la grosseur du grain.Pour ce caractère, elle est modérément élevée dans le bois juvénile (0,39) et dans la zone de transition (0,30).Les héritabilités au niveau moyennes de familles de pleins-frères et de demi-frères varient de 0,29 à 0,72 pour ces caractères.Les corrélations génétiques entre propriétés du bois d'une part et le volume et la rectitude du tronc d'autre part sont faibles ; elles sont favorables entre teneur en lignine et teneur en cellulose, grosseur du grain et longueur de fibre.Les implications pour l'amélioration génétique de l'essence sont ensuite discutées.héritabilité / corrélation génétique / α-cellulose / fibre / grosseur du grain / lignine
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».