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Enregistrement W2089007579 · doi:10.4141/cjps08218

Inheritance of test weight and kernel weight in eight durum wheat crosses

2009· article· en· W2089007579 sur OpenAlexaffvenue
F. R. Clarke, J. M. Clarke, Curtis Pozniak, R. E. Knox

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest weightHeritabilityBiologyPopulationAgronomyHorticultureAnimal scienceBotanyGeneticsCultivarDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High test weight and uniform kernel size are important grading factors for durum wheat [Triticum turgidum L. ssp. durum (Desf.) Husn.] because both are associated with semolina yield. The objective of this research was to determine the inheritance and heritability of test and kernel weights to facilitate development of selection strategies. Eight durum populations were grown in replicated, multi-location, multi-year field trials. Test weight and kernel weights were determined on all plots after harvest. Both traits were affected by genotype and to a lesser extent by year or location. Genotype environmental interactions were generally minor. Trial means for test weight ranged from 72.7 to 81.0 kg hL-1 and from 31.5 to 50.9 mg for kernel weight. All populations showed bi-directional transgressive segregation for both traits, and the estimated number of effective factors controlling them ranged from 4 to 23, indicating quantitative inheritance. With the exception of one population, heritability of test weight ranged from 0.80 to 0.92 and of kernel weight from 0.83 to 0.93. Both traits generally showed positive phenotypic and genotypic correlations with plant height. Also, mean test weight and kernel weight were higher for the gibberellic acid-sensitive (tall) than for the insensitive (semidwarf) group within populations segregating for gibberellic acid response.Key words: Test weight, kernel weight, inheritance, heritability

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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