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Enregistrement W2103789226 · doi:10.5539/jas.v7n3p148

Genetic Associations Analysis for Fruit Yield and Its Contributing Traits of Indeterminate Tomato (Solanum lycopersicum L.) Germplasm under Open Field Condition

2015· article· en· W2103789226 sur OpenAlexvenueno aff
Om Prakash Meena, Vijay Bahadur

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Practices and Plant Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermplasmSolanumRandomized block designHorticultureBiologyPath coefficientYield (engineering)Fruit setIndeterminateField experimentPath analysis (statistics)AgronomyBotanyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study was initiated to generate genetic information on characters associations for tomato germplasm under open field condition. Nineteen indeterminate tomato germplasm were evaluated to estimate the nature and magnitude of associations of different characters with fruit yield and among themselves at Vegetable Research Farm, Department of Horticulture, SHIATS, Allahabad (India) during 2012-2013. The experiment was conducted using a Randomized Complete Block Design (RCBD) with three replications. Estimates of genetic parameters revealed that fruit yield was significantly and positively correlated with number of flowers per plant (0.2894 and 0.2891) followed by number of fruits per plant (0.4480 and 0.4486) and fruit weight (0.6223 and 0.6230) at genotypic and phenotypic level, respectively, strong association of these traits revealed that the selection based on these traits would ultimately improve the fruit yield and it is also suggested that hybridization of genotypes possessing combination of above characters is most useful for obtaining desirable high yielding segregation. In order to obtain a clear picture of the inter relationship between fruit yield per plant and its components, direct and indirect effects were measured using path coefficient analysis. Fruit weight had a very high positive direct genotypic and phenotypic effect 0.9566 and 0.9442, respectively on fruit yield per plant followed by number of flowers per plant, fruit set per cent, number of fruits per plant, TSS oBrix, plant height, radial diameter of fruit, leaf curl incidence per cent and days to 50% flowering. The characters showed high direct effect on yield per plant indicated that direct selection for these traits might be effective and there is a possibility of improving yield per plant through selection based on these characters. Residual effect was considerably low (0.0611 and 0.0751) which indicated that characters included in this study explained almost all variability towards yield.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations37
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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