Genetic Improvement in Short Season Soybeans: I. Dry Matter Accumulation, Partitioning, and Leaf Area Duration
Notice bibliographique
Résumé
Genetic improvement of short‐season soybean [Glycine max (L.) Merr.] cultivars has resulted in a 0.5% annual gain in yield. Although yield is the product of dry matter (DM) accumulation and partitioning, the relative contributions of these two components of yield to genetic improvement has not been documented. Furthermore, the mechanism by which higher DM accumulation or harvest index (HI) is accomplished in the newer cultivars is unclear. The objective of the current study was to characterize DM accumulation and partitioning in cultivars which differ in yield potential, and determine the role of these traits in yield improvement. Two older (low yield potential) and two newer (higher yield potential) soybean cultivars of similar maturity were grown in side‐by‐side trials in 1996 and 1997. Plant samples were taken during each growing season and separated into leaves, stems + petioles, roots, and seeds. Dry matter accumulation and leaf area indices were measured. Seed yield of the new cultivars was 30% greater than their older counterparts. Increased DM accumulation contributed 78% and increased HI contributed 22% towards the genetic gain in yield. Total plant dry weight increased to a maximum around R4/R5 and subsequently declined during the seed‐filling period (SFP) as pod development increased and leaf senescence began. This decline in dry weight during the SFP was greater for the old than for the new cultivars. The newer cultivars maintained leaf area further into the SFP than the old cultivars enabling continued dry matter accumulation. The results of this experiment indicate that genetic yield improvement in the short‐season soybean cultivars examined was mainly associated with longer leaf area duration and the subsequently greater DM accumulation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».