Combining Ability and Heterosis for Grain Yield and Rust Resistance in Pearl Millet
Notice bibliographique
Résumé
<p> </p><p>Pearl millet is a dual-purpose crop in semi-arid zones of Uganda. However, no studies have been conducted to determine the gene effects for yield and yield-related traits and rust resistance in these environments; yet this knowledge is important in improving grain yield and rust resistance. A North Carolina II mating design was adopted to study the genetic effects for rust resistance and yield-related traits of improved pearl millet genotypes. The experimental design to study the objectives was alpha in two [locations, seasons and replications]. A higher proportion of general combining ability (GCA) effect was observed for grain yield, days to 50% flowering, days to 50% anthesis, flower-anthesis interval, days to 50% physiological maturity, plant height, total tiller number, number of productive tillers, percentage of productive tillers, panicle area, leaf area, 1000-grain weight, biological yield and harvest index. The specific combining ability (SCA) effect was predominant for area under disease progress curve. Eleven hybrids performed better than the best male parent and five crosses performed better than the best female parent for grain yield while all the fifteen selected best crosses performed better than all parents for area under disease progress curve. Ten crosses were more resistant to rust than the best male parent and all the crosses were more resistant to rust than the female parents. The additive gene action was predominant for grain yield, rust severity at 50% physiological maturity, days to 50% flowering, days to 50% anthesis, total tiller number, percentage of productive tillers, panicle area, 1000-grain weight, biological yield, harvest index and leaf area. High better-parent heterosis was also observed for most traits including grain yield and rust resistance. The traits were also characterized by relatively low levels of narrow sense heritability.</p>
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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 ».