Relationship of Carbon Isotope Discrimination to Water Use Efficiency and Productivity of Barley Under Field and Greenhouse Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was conducted to evaluate the application of carbon isotope discrimination (CID) as a selection criterion for improving water use efficiency (WUE) and productivity of barley ( Hordeum vulgare L.) under field and drought‐stress conditions in a greenhouse. A total of 54 genotypes were screened for variability in CID under field conditions, while 23 genotypes were evaluated under water‐deficit conditions in the greenhouse. A survey of leaf CID of 54 genotypes at two field locations showed more than 2.14‰ difference between extreme genotypes. Significant (P ≤ 0.05) genotypic variation was found in WUE and CID that had a negative strong correlation. There was a negative correlation between leaf CID and aerial biomass in the greenhouse and among six‐row genotypes in the field. Correlations between leaf CID across field locations and across irrigation regimes in the greenhouse were significant (experiment 1, r = 0.79 and 0.94 for six‐ and two‐row genotypes), suggesting stability of the CID trait across different environments. Overall, these results indicate the potential of leaf CID as a reliable method for selecting for high WUE and productivity in barley breeding programmes in the Canadian prairies. Further work is currently underway to determine heritability/genetics of leaf CID and application of molecular marker‐assisted selection for the traits in barley breeding programmes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».