Diallel Analyses of Agronomic Traits Using Chinese and U.S. Maize Germplasm
Notice bibliographique
Résumé
Added genetic diversity among commercial maize (Zea mays L) hybrids may further increase yields and safeguard against vulnerability. Introducing exotic germplasm into breeding programs would increase the genetic base from which elite commercial inbreds are derived. Ten populations of maize, created from Chinese and/or U.S. inbreds or strains, were evaluated by Griffing's diallel analysis for combining ability of grain yield, stalk lodging, ear height, flowering time, and European corn borer (ECB; Ostrinia nubilalis Hübner) resistance to estimate their potential as sources of exotic germplasm for U.S. breeding programs. Grain yield general combining ability was largest for the population Mo17 Syn.(H14)C5, a synthetic improved by half‐sib selection using US13 as a tester. Grain yield specific combining ability was largest in the cross Chinese Mix 2 × Mo17 Syn.(H14)C5. Chinese Mix 2 × Mo17 Syn.(H14)C5 had more stalk lodging than the B73 × Mo17 and Pioneer Brand 3394 checks. Because of the high yield potential and other moderate‐to‐good agronomic traits of the cross combination, Chinese Mix 2 was selected as the best population for selection. Its large specific combining ability effect with Lancaster type material, which is commonly known in breeding programs, shows potential for further improvement. No native ECB resistance in Chinese germplasm was detected (two environments in 1 yr) compared with the resistant check Pioneer Brand 3184.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».