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Enregistrement W2300512554 · doi:10.14288/1.0093715

Genetic studies of earliness and growth stages of Lycopersicon esculentum Mill.

2010· article· en· W2300512554 sur OpenAlexaboutno aff
Shin-Chai Li

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Practices and Plant Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLycopersiconMillBiologyHorticultureBotanyAgronomyBiotechnologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is desirable to develop tomato (Lycopersicon esculentum Mill.) cultivars which have the characteristics of earliness to fit the relatively short and cool growing season in Canada. Earliness was studied by parti-tioning the life cycle of the tomato plant into 7 component growth stages and using these as a basis for attempts to recombine quantitative genes which control the earliness of different stages from different parents to obtain progeny earlier than both parents. The mode of inheritance of the earliness in the 7 growth component stages was studied with 3 approaches. First, a complete diallel cross experiments used 3 parental cultivars: Bonny Best, Immur Prior Beta and Cold Set. The progenies were grown under 2 temperature regimes (17.0-21.0°C and 10.0-13.0°C). The data for days required for each stage were analyzed first by the Hayman and Jinks method which estimated the following 4 genetic parameters; variation due to differences in additive and dominant gene action; asymmetry of positive and negative effects of genes; relative frequencies of dominant and recessive alleles; and 5 genetic estimators: average degree of dominance; proportion of dominant and recessive alleles; ratio of the total numbers of dominant to recessive genes in the parents; number of effective factors which exhibit some degree of dominance and the heritability. The calculated genetic parameters and estimators differed in the 2 temperature regimes indicating there could be differences in gene action such as overdominant instead of partial dominant gene action depending on the temperature conditions. There were differences in heritabilities for the component stages, and some of the longer stages had potentially useful high heritabilities. The data were also analyzed by the Griffing method which estimated the general combining ability and specific combining ability. The analyses showed that both the additive and dominant gene action had significant effects in most of the component stages, and in most cases, the additive variance was larger than the dominant variance. The second approach employed reciprocal cross experiments with 2 parental cultivars, Bonny Best and Immur Prior Beta, and their reciprocal hybrids under the 2 temperature regimes in greenhouses and growth chambers. The nuclear and/or cytoplasmic effect on the 7 growth component stages, net photosynthesis rate and leaf area were studied. There was some evidence that cytoplasmic effects were relatively important for some of these characteristics, and these effects were more noticeable in the cool regime. In the third approach, field selection experiments on the earliness of 2 major stages were commenced in the F₃ of Bonny Best and Immur Prior Beta reciprocal cross populations. The mean values for both stages in the F₅ reciprocal populations were earlier than the 2 original parents indicating recombination of genes for earliness from parental cultivars. These results indicate that the methods which were used in these studies are a feasible way to increase the quantitative characteristic of earliness in the tomato.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,165 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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