Genotype × environment interaction analysis of North American shrub willow yield trials confirms superior performance of triploid hybrids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Development of dedicated bioenergy crop production systems will require accurate yield estimates, which will be important for determining many of the associated environmental and economic impacts of their production. Shrub willow (Salix spp) is being promoted in areas of the USA and Canada due to its adaption to cool climates and wide genetic diversity available for breeding improvement. Willow breeding in North America is in an early stage, and selection of elite genotypes for commercialization will require testing across broad geographic regions to gain an understanding of how shrub willow interacts with the environment. We analyzed a dataset of first‐rotation shrub willow yields of 16 genotypes across 10 trial environments in the USA and Canada for genotype‐by‐environment interactions using the additive main effects and multiplicative interactions (AMMI) model. Mean genotype yields ranged from 5.22 to 8.58 oven‐dry Mg ha−1 yr−1. Analysis of the main effect of genotype showed that one round of breeding improved yields by as much as 20% over check cultivars and that triploid hybrids, most notably Salix viminalis × S. miyabeana, exhibited superior yields. We also found important variability in genotypic response to environments, which suggests specific adaptability could be exploited among 16 genotypes for yield gains. Strong positive correlations were found between environment main effects and AMMI parameters and growing environment temperatures. These findings demonstrate yield improvements are possible in one generation and will be important for developing cultivar recommendations and for future breeding efforts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».