Genotype × Environment Interaction and Stability for Isoflavone Content in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
Isoflavones are naturally occurring compounds found in soybean [Glycine max (L.) Merr.]. Soybean isoflavone, as a quantitative trait, is subject to significant genotype × environment interaction, which makes breeding for this trait difficult. Thirty F4:7 soybean lines, derived from crosses of ‘RCAT Angora’ × CK‐01 and ‘Heinong 35’ × RCAT Angora were classified within each population as high, intermediate, or low isoflavone. The lines, parents, and two maturity checks were grown in four locations in 2005 and six locations in 2006 across Ontario and Quebec, Canada. Isoflavone content of the mature seed was determined by near‐infrared reflectance. The effects of genotype, environment, and the genotype × environment (G × E) interaction were significant. Consistently performing genotypes from the two populations were identified by several stability parameters. Genotype–genotype × environment (GGE) biplot demonstrated an ability to provide information on both the genotypes and the environments in which they were evaluated. The identification of genotypes with consistent placement in either the high‐ and low‐isoflavone classes suggested that breeding for relative isoflavone content in soybean is possible, although breeding for absolute stability remains a challenge, given the large environmental influence on soybean isoflavone levels.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».