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Enregistrement W2401810035 · doi:10.1139/cjps-2016-0117

Assessment of G × E interaction and heritability for simplification of selection in spring wheat genotypes

2016· article· en· W2401810035 sur OpenAlexvenueno aff
Hidayat Ullah, Wasif Ullah Khan, Mukhtar Alam, Iftikhar Hussain Khalil, Kedar Adhikari, Durri Shahwar, Yousaf Jamal, Ibadullah Jan, Muhammad Adnan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeritabilitySowingBiologyCultivarSelection (genetic algorithm)Yield (engineering)AgronomyGenotypeGene–environment interactionGrain yieldGenetic variationGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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