Assessment of G × E interaction and heritability for simplification of selection in spring wheat genotypes
Notice bibliographique
Résumé
While evaluating genotypes for yield in multi-environment tests, the variation can only be observed in the relative yield performance of genotypes across environments. Eighteen (18) wheat genotypes, along with two standard farmer check varieties, were tested under normal and late sowing conditions for yield comparison, heritability, and selection response to understand the causes of G × E interaction and identification of specific desirable traits and genotypes. Analysis of variance showed highly significant differences (P < 0.01) for spikes m −2 , seed yield, and harvest index, while significant differences (P < 0.05) were observed for spikelets spike −1 and grains spike −1 . The environmental component revealed highly significant differences (P < 0.01) for all traits except for grain weight spike −1 , which exhibited significant differences (P < 0.05). However, the G × E interaction showed highly significant differences (P < 0.01) only for harvest index. The better accessions may further be tested for performance under late sowing conditions. The accessions also have potential for utilization in breeding programs for accumulating the genes of interest in genotypes which otherwise failed to perform better in late sowing environments. The selected accessions can be extremely useful for breeding cultivars to fill the gap between cultivars under conditions of very early or very late sowing.
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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 ».