Heritability and phenotypic and genetic correlations of coastal Douglas-fir (<i>Pseudotsuga menziesii</i>) wood quality traits
Notice bibliographique
Résumé
Genetic control and relationships among coastal Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii) growth and wood quality traits were assessed by estimating heritability and phenotypic and genetic correlations using 600 trees representing 15 full-sib families sampled from four progeny test sites. Heritability estimates ranged from 0.23 to 0.30 for growth traits, 0.19 for fibre coarseness, from 0.21 to 0.54 for wood density, from 0.16 to 0.97 for cell wall carbohydrates, and 0.79 and 0.91 for lignin content at two sites, Squamish River and Gold River, respectively. Glucose content, indicative of cell wall cellulose composition, and lignin were shown to be under strong genetic control, whereas fibre coarseness was shown to be under weak genetic control. Phenotypic correlations revealed that larger trees generally have longer fibres with higher fibre coarseness, lower density, lower carbohydrate content, a greater proportion of cell wall lignin, and higher microfibril angle. Genetic correlations and correlated response to selection suggest that breeding for height growth would result in a reduction in wood quality, whereas breeding for improved earlywood density in Douglas-fir would result in negligible reductions in volume and appears to be an ideal target for selecting for improved wood quality (density) while maintaining growth in the sample population.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».