Inheritance of Time to Flowering in Chickpea in a Short-Season Temperate Environment
Notice bibliographique
Résumé
Time to flowering is central in determining the adaptation and productivity of chickpea in short-season temperate environments. We studied the genetic control of this trait in three crosses, 272-2 x CDC Anna, 298T-9 x CDC Anna, and 298T-9 x CDC Frontier. From each cross, 180 F2 plants and parents were evaluated for time to flowering under greenhouse conditions. In summer 2004, multiple generations including P1, F1, P2, F2, and F2:3 (also called MG5) were evaluated for time to flowering under field conditions. The data on time to flowering in the F(2) populations were continuous in distribution but deviated from normal distribution. The F2:3 families derived from this showed a bimodal distribution for time to flowering, a typical case of major-gene inheritance model with duplicate recessive epistasis. A joint segregation analysis of MG5 also revealed that time to flowering in chickpea was controlled by two major genes along with other polygenes. Late flowering was dominant over early flowering for both major genes with digenic interaction between them, mainly an additive x additive type. This information can be used to formulate the most efficient breeding strategy for improvement of time to flowering in chickpea in short-season temperate environments.
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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 | 0,001 | 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 ».