MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2312468286 · doi:10.2135/cropsci2015.11.0678

Genotype‐by‐Environment Interaction and Trait Associations in Two Genetic Populations of Oat

2016· article· en· W2312468286 sur OpenAlexaffabout
Weikai Yan, Judith Fregeau-reid, Denis Pageau, Richard A. Martin

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensHealth PEIAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvenaBiologyTransgressive segregationCultivarTraitGrain yieldNegative correlationPopulationAgronomyGenotypeGene–environment interactionQuantitative trait locusAnimal scienceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ideal milling cultivars of oat (Avena sativa L.) should have high grain yield, groat percentage, β‐glucan, and protein but oil content lower than certain level. The genotype‐by‐environment interaction (G × E) of these traits and their genetic correlations were studied using two genetic populations (‘Goslin’ crossed with ‘HiFi’ and ‘Sherwood’ crossed with ‘HiFi’) tested in multilocation trials from 2010 to 2012 in eastern Canada. The results showed limited G × E for all of the quality traits, especially for β‐glucan and oil, and transgressive segregation was observed for all traits in both populations except for groat percentage in the Goslin × HiFi population. The G × E for grain yield was overwhelming, however, suggesting that yield must be selected within subregions. Four unfavorable trait associations were observed, namely, a negative correlation between grain yield and protein content, a positive correlation between β‐glucan content and oil content, a negative correlation between groat percentage and β‐glucan content, and to a lesser extent, a negative correlation between grain yield and groat percentage. However, the magnitude of these correlations was small and breeding lines with good levels of groat, β‐glucan, oil, and protein were identified. These lines may be used as parents in breeding superior milling oat cultivars.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations32
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCrop ScienceMême sujetGenetics and Plant BreedingTravaux en français237 207