Improving Genetic Attributes of Confectionary Traits in Peanut (Arachis hypogaea L.) Using Multivariate Analytical Tools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Peanut is gaining importance more for its confectionery and nutritive values than for its oil content around the world. Improving confectionery qualities is an added advantage for farming community. Hence, in the present study, multivariate analytical tools were used to identify parents with complementary traits for using them in breeding programme. PCA revealed contribution of pod yield, 100-seed weight, oil content, and O/L ratio towards variance. Pod yield was positively associated with 100-seed weight, oil and protein contents. Oil content had weak association with protein content, oleic acid and O/L ratio. UPGMA clustering revealed grouping of cultivars based on origin and its area recommendation. Cultivars superior for yield (GPBD-4, M-28-2 and JL 24) and confectionery traits (S-230 and Dh-8) were identified. Strong positive relation of yield with confectionery traits indicates possibility of breeding high yielding confectionery grade cultivars. Multivariate analytical tools could be used to identify parents for location specific breeding for improvement of Confectionary traits.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découle