Assessment of Variability and Identification of Transgressive Segregants for Yield and Yield Component Traits in Early Segregating Generations of Chickpea
Notice bibliographique
Résumé
In order to compute the genetic variability, heritability and genetic advance an investigation was carried out with 575 plants of F 2 population and F 2 derived F 3 progenies from the cross between ICC 13124 and WR315 of chickpea ( Cicer arietinum L.). The genotype ICC 13124 is tolerant to drought but susceptible to wilt, while, WR 315 is resistant to wilt and relatively less tolerant to drought. Considerably high variability was observed in 575 plants of F 2 and F 2-3 progenies . The phenotypic variance was higher than the corresponding genotypic variance for all the characters. Environmental influence was very meager in expression of most of the traits which is evident from narrow difference between Genotypic Coefficient of variation (GCV) and Phenotypic Coefficient of Variation (PCV) estimates. Heritability estimates in broad sense was high for all the characters under study in both F 2 and F 3 coupled with high genetic advance as per cent over mean indicated the presence of additive gene action for these traits. The crosses had thrown a good number of transgressive segregants over better parent for seed yield per plant. More number of transgressive segregants was found for number of seeds per plant followed by number of pods per plant and yield per plant. A track on these transgressive segregants should be maintained and forwarded to further generation till they reach nearly homozygous condition. Most promising one can be used in further breeding programme.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».