Nature and magnitude of genetic variability and diversity analysis of Indian turmeric accessions using agro-morphological descriptors
Notice bibliographique
Résumé
Turmeric, a vegetatively propagated crop, may have restricted variability from which to breed new cultivars. Understanding the genetic variability of a species is crucial for the progress of a genetic breeding program and requires characterization and evaluation of accessions. The objectives of this study were to determine extent of variability, relationships between different agro-morphological traits, and diversity among 25 different accessions of turmeric. The present experiment was conducted at the Vegetable Research Farm, Department of Horticulture, Sam Higginbottom Institute of Agriculture, Technology and Sciences, Allahabad, India during 2008–2009 and 2009–2010. Accessions were arranged in a randomized complete block design with three replications. Significant mean square of accessions for all the traits studied indicates the existence of sufficient genetic variability among the studied accessions. The rhizome yield exhibited highly significant and positive association with plant height, number of leaves plant −1 , number of tillers plant −1 , weight of rhizomes plant −1 , length of primary rhizome, and dry matter recovery. The highest positive direct effect on rhizome yield was exerted by plant height. Multivariate analysis techniques allowed an effective study of genetic divergence and the grouping of the 25 accessions into six clusters. The highest inter-cluster distance was observed between cluster II and IV, accessions from these clusters can be used as potential parents for future breeding programs.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».