Heritability Studies of Yield and Yield Associated Traits in Wheat Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to evaluate the performance of twenty three promising wheat genotypes and one indigenous cultivar over two years for yield and quality characteristics in order to assess the presence of variability for desired traits and a significant amount of variation for different parameters. Genetic parameters, correlations, and partial regressions were estimated for all the traits. Analysis of variance revealed significant differences among the genotypes for all the characters. The estimates of genotypic coefficient of variation (GCV) and phenotypic coefficient of variation (PCV) were high for grain yield per plant, plant height, biological yield and kernel weight and number of kernel per main spike. Broad sense heritability (H 2) estimates for various traits ranged from 50-100%. Grain yield per plant showed highly significant positive genetic and phenotypic correlation with kernel weight, number of kernels per main spike and number of spikelet’s per main spike. The total variability calculated through multiple correlation in the population for yield improvement accounted by fertile tiller number and kernel weight of main spike was 78.6% compared to 82.4% accounted by the all characters. It is concluded that more fertile tiller number and kernel weight of main spike are major yield contributing factors in selecting high yielding wheat cultivars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».