The effect of <i>VRN1</i> genes on important agronomic traits in high‐yielding <scp>C</scp>anadian soft white spring wheat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For reproductive success, flowering time must synchronize with favourable environmental conditions. Vernalization genes play a major role in accelerating or delaying the time to flowering. We studied how different vernalization (VRN1) gene combinations alter days to flowering and maturity and consequently the effect on grain yield and other agronomic traits. The study focussed on the effect of the VRN1 gene series (Vrn‐A1, Vrn‐B1 and Vrn‐D1) and their combinations. The Vrn gene group Vrn‐A1a, Vrn‐B1, vrn‐D1 was the earliest to flower and mature, while Vrn‐A1b, Vrn‐B1, vrn‐D1 was the latest to flower. Spring wheat lines with vrn‐A1, Vrn‐B1, Vrn‐D1 were the highest yielding and matured at a similar time as those having vernalization genes Vrn‐A1a, Vrn‐B1 and Vrn‐D1. The findings of this study suggest that the presence of Vrn‐D1 has a direct or indirect role in producing higher grain yield. We therefore suggest the introduction of Vrn‐D1 allele into higher‐yielding classes within Canadian spring wheat germplasm.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».