Yield Ability and Yield Stability, the Effective Tools Through Selection Procedure of Classified Wheat (Triticum aestivum) Crosses
Notice bibliographique
Résumé
Early generation selection in wheat breeding (Triticum aestivum), for stable high yielding genotypes, has been attempted using various parameters. The aim of the present study was the selection of genetic parameters that could be used for the assessment of crosses in the selection procedure. The experiments were conducted at the National Agricultural Research Foundation and the research farms of the Aristotle University of Thessaloniki for four growing seasons. Four out of ten crosses were chosen, based on a set of evaluation criteria estimating productivity and stability. Positive general combining ability of the parents was a prerequisite for any cross to remain in the selection procedure. The cross Oropos x Acheloos was ranked first in F1 and exhibited significant heterobeltiosis from F2 to F4 generation, producing elite F5 lines which yielded 45.05% at the best check. The ranking of the rest of the crosses in F1 remained the same in F5 generation showing that phenotyping achieved genotyping owing to isolation environment and high selection pressure. Genetic variance per cross gave a reliable estimation of the stability of the crosses through the segregating generations with Oropos x Acheloos being the less affected cross by environmental factors. It was concluded that early generation selection can successfully produce elite F5 lines, with an appropriate methodology which estimates productivity and stability, heterotic effects and the general combining ability of the parents.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».