Gene Action, Combining Ability, Genetic Expression of Heterosis and Characterization of Rice (<i>Oryza sativa</i> L.) Genotypes for Quality Traits
Notice bibliographique
Résumé
Present investigation was conducted to estimate the per se performance, combining ability and heterosis for grain quality traits in rice using line × tester mating design. Analysis of variance with respect to crosses revealed significant differences for all the traits studied. GCA and SCA results revealed the predominance of SCA variance in relation to GCA variance for all the traits. For aroma, twenty one cross combinations were identified having slight to moderate aroma. Among lines, investigation of highest gca effects illustrated that HPR 2858, HPR 2761, HPR 2754, HPR 2668 and HPR 2748 (P) were good general combiners for different quality traits. Among the testers, HPR 2216 exhibited maximum gca effects for protein content, amylose content and gel consistency while Pusa Basmati 1509 was good combiner for gelatinization temperature. Further, cross combinations HPR 2748 (W) × HPR 2216, HPR 2755 × Kasturi, HPR 2761 × Pusa Basmati 1509 and HPR 2748 (P) × Pusa Basmati 1509 were identified as best specific combination for different grain quality traits. Cross combinations HPR 2748 (W) × HPR 2216, HPR 2761 × HPR 2216, HPR 2748 (P) × Pusa Basmati 1509 showed high degree of heterosis over standard check for different quality parameters.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».