Heterobeltiosis, potence ratio and genetic control of processing quality and disease severity traits in tomato
Notice bibliographique
Résumé
Five inbred lines of tomato were crossed in a half diallel fashion to estimate the combining ability, mode of gene action, extent of heterobeltiosis and dominance effects in the inheritance of fruit yield, processing qualities and disease severity traits. A preponderance of non‐additive gene action was detected for all studied characters except fruit weight, indicating that heterosis breeding is an appropriate strategy for their improvement. Maximum heterobeltiosis was observed for the percent disease index (PDI) of tomato leaf curl viruses (ToLCV), followed by the number of locules per fruit, PDI of early blight, fruit yield per plant, lycopene content of fruit, vitamin C content of fruit, total soluble solids content of fruit and acidity content of fruit. Partial‐ to over‐dominance effects were involved in the inheritance of the studied traits. Three lines (CLN 2777E, BCT‐115 and CLN 2777F) were identified as potential donors. We recommend that two hybrids (CLN 2777 F × CLN 2777 E and CLN 2777E × Ailsa Craig fulgens) would be appropriate for commercial use following further evaluation of their traits, as they exhibit desirable horticultural traits, particularly in the tropics.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».