Involvement of Year‐to‐Year Variation in Thermal Time, Solar Radiation and Soil Available Moisture in Genotype‐by‐Environment Effects in Maize
Notice bibliographique
Résumé
Year‐to‐year variability in temperature, precipitation, and solar radiation is increasing due to global climate change. This enhanced variation will likely lead to more frequent and larger genotype‐by‐environment interaction (G × E) effects impacting genetic gains from selection. In this study G × E effects are examined in the absence of genetic variation for thermal time requirements (i.e., phenology), with an understanding of which physiological mechanisms are responsible for genotypic differences in grain yield, using a series of developmental windows, and in the context of fully characterized environments. Using a set of hybrid RILs of the classic Iodent × Stiff Stalk heterotic pattern, we demonstrate that the hybrid RILs are phenologically uniform and that grain yield differences are due primarily to genetic variation in dry matter accumulation during the grain filling period. We demonstrate that annual fluctuations in thermal time and solar radiation during key windows of development are causing G × E effects, and that variation in soil available water is not a major contributor to the G × E effects. Finally, we present evidence to support the concept that G × E effects resulting in crossover interactions occur due to how the genotypes respond to environmental factors that impact development, while G × E effects resulting in changes in magnitude arise due to variation in how genotypes respond to growth‐related environmental parameters.
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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 | 0,001 | 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 ».