Genetic Variability and AMMI Bi-Plot Analysis in Bread Wheat Based on Multi-location Trials Conducted under Drought Conditions across Agro-climatic Zones of India
Notice bibliographique
Résumé
Wheat grown globally under different agro-ecological conditions and drought conditions has emerged as a priority research area for developing genotypes in the near future. In this research, 36 genotypes, including checks (HW 2004, HD 2888, PBW 175 and NI 5439) were tested at 12 locations covering four mega wheat growing zones of India, followed by augmented design under drought conditions, during the crop season 2012/13. The main objective of this research was: to estimate variability parameters and correlation; determining the closeness of experimental sites; and identification of site specific adapted wheat genotypes. Our research findings revealed higher broad-sense heritability for plant height (89-98%) and thousand grain weight (80-93%) in all four zones of India. Herein positive and significant phenotypic correlation was found between thousand grain weight and grain yield; while days to heading, days to maturity and plant height were negatively correlated with grain yield under peninsular zone comparable to other zones. Based upon mean yield across locations, the genotypes MACS 6348 (25 q/ha); HD 3043 and AKAW 4635 (24 q/ha each) were found better than others. AMMI analysis revealed that locations; Kota, Sagar, Indore and Niphad were very close to each other and five genotypes were found to be stable in these locations. The locations; Ranchi, Delhi, Gurdaspur and Pune had also been very close to each other and we have identified seven stable genotypes for these locations. Our findings would be very spectacular for wheat breeders conducting multi-location trials. Herein; the promising genotypes identified for different locations could serve as donors to develop the multi-parent advanced generation integrated cross populations to stack genes/alleles conferring drought tolerance.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».