Genetic Parameters of Some Wheat (Triticum aestivum L.) Genotypes Using Factorial Mating Design
Notice bibliographique
Résumé
Using parents and mating designs appropriate in the field of conventional plant breeding are the beginning to successful plant breeding program. However, there are many factors that influence their choices of mating designs, such as genetic parameters, experimental conditions and other biological constraints used in the evaluation process. In this study, Two wheat (Triticum aestivum L.) genotypes used as males while, fifteen used as females were assessed for yield and yield associated traits using North Carolina Design II (factorial mating design). The seventeen parents and their 30 F1 progenies were planted in randomized complete block design with three replications in three sets , during the growing season 2009/2010 and 2010/2011 in Ras-Sudr Regoin , South of Sinai, Egypt. Highly significant differences among males, females and hybrids between them were observed for all traits except No. of tillers and weight of grains /spike for females and the hybrids between males and females. The dominance genetic variance was higher than additive genetic variance for all studied traits except grain and straw yield per plant. Both heritability in narrow sense and expected genetic advance as percent were relatively high for spike weight grain yield and straw yield per plant. Depending on the previous genetic parameters we can achieve a quick and easy insight to a successful assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».