Heterosis and Combining Ability Analysis for Yield and Related-Yield Traits in Hybrid Rice
Notice bibliographique
Résumé
Study of combining ability and heterosis were conducted on 12 F1 hybrids along with seven rice genotypes (threecytoplasmic male sterile lines and four restorer varieties) to know the pattern of inheritance of somemorphological traits for selecting superior genotypes. The experiment was carried out according to line x testermating design, during 2007-08. Analysis of variance revealed significant differences among genotypes, crosses,lines, testers and line x tester interactions for tiller number, plant height, days to 50% flowering, panicle length,number of spikelets per panicle, spikelet fertility and grain yield traits. Variances of SCA were higher than theGCA variances for traits except for plant height which indicated predominance of non-additive gene action in theinheritance of the traits. The highest heterosis (106.60%) was observed in cross IR68899A x Poya followed byother eight crosses for yield and most of its related traits. The proportional contribution of testers was observedto be higher than that of the interactions of line x tester that revealed the higher estimates of GCA variance that isadditive gene action among the testers used. Within CMS parents, IR62829A and among male parents, IR50 andPoya were observed to be good general combiners for most of the characters studied. The cross combinationsIR62829A x Mosa-tarom, IR68899A x Poya, IR58025A x IR50 and IR58025A x Poya were observed to be goodspecific cross combinations for grain yield and most of its related traits due to highly significant SCA andheterotic effects.
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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 | 0,001 |
| 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 ».