Combining Ability Analysis for Yield and Quality Traits in Tomato (Solanum lycopersicum L.)
Notice bibliographique
Résumé
Thirteen parental lines were crossed in line X tester fashion comprising 10 lines and 3 testers at vegetable farm Banaras Hindu University Varanasi to estimate combining ability in tomato for fruit yield, yield components and fruit quality traits. F1 and parents were grown in towards four and half meters in randomized block design with three replications during winter-2010 involvement of both additive and non additive gene action was operated for the control of fruits per plant, fruit weight and average fruit weight. All the fruit quality characters like, total soluble solids (TSS), titratable acidity, ascorbic acid and lycopene of the fruit were governed by non additive gene action. In most of the traits, over-dominance was predominant. The analysis of components of genetic variance for yield components showed that the main part of genetic variance was due to additive effect. Estimation of general combining ability (GCA) for yield and earliness showed that Pant T-3 had the highest GCA for increasing yield and Punjab Upma had the highest GCA for both earliness and average fruit weight. Cross combination CO-3 X Azad T-5 exhibit significant specific combining ability (SCA) for the most of desirable traits among all cross combinations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».