Protein concentration inheritance and selection in durum wheat
Notice bibliographique
Résumé
Grain protein concentration is important in the determination of the value of durum wheat (Triticum turgidum L. var. durum) for pasta manufacture. This study was undertaken to investigate the heritability and inheritance of protein concentration in seven genetically diverse durum populations, and to determine if the precision of this information could be improved by adjustment for micro-environmental trends. Grain protein and grain yield were measured at multiple locations and years. The Papadakis method was used to adjust for environmental trends in these replicated trials, and the moving mean was used for confimation in a sample of 19 un-replicated breeding trials. Environmental trends were substantial, and trend adjustment improved both correlations among locations and precision. Consequently, trend adjustment may be useful for genetic studies to improve trial precision, but would be of questionable merit in early-generation breeding trials due to the cost of additional protein measurements and marginal improvement in selection response. Grain yield was negatively correlated with grain protein concentration in all trials. Protein concentration was moderately heritable and complexly inherited in these populations, with the number of estimated effective factors ranging from 5 to 17 for the majority of trials. The complexity of inheritance and interactions of protein with yield and environment makes early-generation selection for protein difficult.Key words: Grain protein concentration, heritability, inheritance, semi-dwarf
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».