Biplot analysis of trait relations of spinach (Spinacia oleracea L.) landraces
Notice bibliographique
Résumé
Interest in growing winter spinach (Spinacia oleracea L.) in Iran is increasing due to its good nutritional potential returns relative to other vegetable crops. The objectives of this research were to investigate the interrelationships among different traits of spinach and to evaluate different Iranian spinach landraces with application of the genotype ? trait (GT) biplot methodology in visualizing research data. 81 spinach landraces were grown during 2-years according to randomized complete block design with four replications. Ranking of the genotypes based on the ideal entry revealed that genotypes G1, G20, G7, G8, G9, G27, G49 G70 and G79 were higher in the measured traits and could be good candidates for improving most of the measured traits. Ranking of traits for the leaf yield showed that petiole diameter, petiole length, leaf numbers at flowering, 1000-seed weight and root dry weight were the most discriminating traits which influence spinach leaf yield at both years. There were 9 winning genotypes and 4 which-won-where patterns at the first year while there were 8 winning genotypes and 4 which-won-where patterns at the second year. As a result, the findings from our study are as follows: (i) traits leaf numbers at flowering, leaf length, leaf width, leaf area, petiole diameter and petiole length could be as selection indices for spinach leaf yield improvement, (ii) genotypes G1, G20, G7, G8, G9, G27, G49 G70, and G79 were the most favorable and is thus recommended for commercial release or incorporating in breeding programs; (iii) the GT biplot method can be used to identify superior genotypes in other crops and in other parts of the world.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».