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Enregistrement W2169865645 · doi:10.5539/jas.v3n1p91

General and Specific Combining Ability for Quantitative Characters in Sunflower

2011· article· en· W2169865645 sur OpenAlexvenueno aff
Thitiporn Machikowa, Chiraporn Saetang, Kiattisak Funpeng

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council of Thailand
Mots-clésDiallel crossSunflowerHelianthus annuusRandomized block designInbred strainHybridBiologyHorticultureYield (engineering)BiotechnologyAgronomyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seven sunflower (Helianthus annuus L.) inbred lines were crossed in 7´7 half diallel to obtain 21 F1 hybrids which further used to estimate general combining ability (GCA) and specific combining ability (SCA) effects for yield, head diameter, 1,000-seed weight, plant height and oil content of sunflower. The 7 inbred lines and 21 hybrids were planted in a randomized complete block design with three replications at Nakhon Ratchasima, Thailand during 2008-2009. General combining ability and specific combining ability were estimated for seed yield, head diameter, 1,000-seed weight, plant height and oil content. The results revealed that mean squares for GCA were highly significant for head diameter and significant for yield and oil content. Mean squares for SCA were highly significant for 1,000-seed weight and plant height, while those of yield, head diameter and oil content were non-significant. Components of variance showed that the GCA variance was higher than the SCA variance for yield, head diameter and oil content. These results indicated that additive gene action was more important than non-additive gene action for these traits. Inbred line 5A exhibited the highest GCA effects for yield and oil content, followed by the line 2A. Among all the crosses, 2A´5A showed the greatest positive SCA effects for 1,000-seed weight and oil content. Thus, the two inbred lines (2A and 5A) revealed good potential to be used as parents for hybrid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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