Genotype‐by‐Environment Interaction and Trait Associations in Two Genetic Populations of Oat
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».