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Enregistrement W2025061700 · doi:10.1051/forest:2006073

Genetic variation and genotype by environment interactions of juvenile wood chemical properties in<i>Pinus taeda</i>L.

2006· article· en· W2025061700 sur OpenAlexaff
Robert W. Sykes, Bailian Li, Fikret Işik, John F. Kadla, Hou‐min Chang

Notice bibliographique

RevueAnnals of Forest Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNorth Carolina State UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésPinus <genus>JuvenileVariation (astronomy)GenotypeGenetic variationTree breedingBiologyGene–environment interactionEvolutionary biologyBotanyWoody plantGeneticsGenePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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