Cultivar Evaluation and Mega‐Environment Investigation Based on the GGE Biplot
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Cultivar evaluation and mega‐environment identification are among the most important objectives of multi‐environment trials (MET). Although the measured yield is a combined result of effects of genotype (G), environment (E), and genotype × environment interaction (GE), only G and GE are relevant to cultivar evaluation and mega‐environment identification. This paper presents a GGE (i.e., G + GE) biplot, which is constructed by the first two symmetrically scaled principal components (PC1 and PC2) derived from singular value decomposition of environment‐centered MET data. The GGE biplot graphically displays G plus GE of a MET in a way that facilitates visual cultivar evaluation and mega‐environment identification. When applied to yield data of the 1989 through 1998 Ontario winter wheat ( Triticum aestivum L.) performance trials, the GGE biplots clearly identified yearly winning genotypes and their winning niches. Collective analysis of the yearly biplots suggests two winter wheat mega‐environments in Ontario: a minor mega‐environment (eastern Ontario) and a major one (southern and western Ontario), the latter being traditionally divided into three subareas. There were frequent crossover GE interactions within the major mega‐environment but the location groupings were variable across years. It therefore could not be further divided into meaningful subareas. It was revealed that in most years PC1 represents a proportional cultivar response across locations, which leads to noncrossover GE interactions, while PC2 represents a disproportional cultivar response across locations, which is responsible for any crossover GE interactions. Consequently, genotypes with large PC1 scores tend to give higher average yield, and locations with large PC1 scores and near‐zero PC2 scores facilitates identification of such genotypes.
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La notice
- Revue
- Crop Science
- Thématique
- Genetics and Plant Breeding
- Domaine
- Agricultural and Biological Sciences
- Établissements canadiens
- University of Guelph
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- BiplotCultivarGene–environment interactionBiologyYield (engineering)Mega-Main effectAgronomyBiotechnologyGenotypeStatisticsMathematicsGenetics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui