Quantitative Genetic Analysis of the Physiological Processes underlying Maize Grain Yield
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Few studies have examined the inheritance and interrelationships of both grain yield and the underlying physiological processes in maize (Z ea mays L.). The objective of this study was to establish genetic relationships between the physiological components of grain yield and to examine the inheritance of grain yield and its component processes (i.e., additive and the nonadditive genetic effects). Twelve F 1 hybrids, obtained by mating three male and four female inbred lines using a North Carolina Design II, were evaluated in trials conducted in Ontario from 2000 to 2002. Dry matter accumulation (DMA) at four stages of development, harvest index, leaf area index (LAI), stay green, and grain yield were measured. Variation among the 12 hybrids was significant for all traits evaluated, and the range in mean grain yield was 28% of the mean. Using the genetic effects partitioned by a Design II analysis, we dissected the physiological mechanisms that influenced favorable or unfavorable contributions to grain yield. Using the highest‐ and lowest‐yielding hybrids in the study (i.e., maximum genetic variation), we attempted to dissect the physiological reasons for the difference in grain yield. This analysis, however, was unsuccessful in dissecting grain yield in terms of physiological mechanisms using a quantitative genetic model. Reasons for this failure may be, in part, (i) the relatively low contribution of statistically significant genetic effects to the differences between the hybrids; and (ii) partitioning of the difference between hybrids in four general combining ability (GCA) estimates and two specific combining ability (SCA) estimates results in small estimates relative to the grand mean.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle