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Enregistrement W2530925166 · doi:10.5539/jas.v8n11p138

Combining Ability Analysis of Blast Disease Resistance and Agronomic Traits in Finger Millet [Eleusine coracana (L.) Gaertn]

2016· article· en· W2530925166 sur OpenAlexvenueno aff
Lawrence Owere, Pangirayi Tongoona, John Derera, Nelson Wanyera

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLeaf Properties and Growth Measurement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiallel crossBiologyMating designEleusineGermplasmGrain yieldPlant disease resistanceSelfingAgronomyHeritabilityPanicleHorticultureFinger milletGeneGeneticsMedicineHybrid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Blast disease is the most important biotic constraint to finger millet production. Therefore disease resistant varieties are required. However, there is limited information on combining ability for resistance and indeed other agronomic traits of the germplasm in Uganda. This study was carried out to estimate the combining ability and gene effects controlling blast disease resistance and selected agronomic traits in finger millet. Thirty six crosses were generated from a 9 × 9 half diallel mating design. The seed from the 36 F<sub>1</sub> crosses were advanced by selfing and the F<sub>2</sub> families and their parents were evaluated in three replications. General combining ability (GCA) for head blast resistance and the other agronomic traits were all highly significant (p ≤ 0.01), whereas specific combining ability (SCA) was highly significant for all traits except grain yield and grain mass head<sup>-1</sup>. On partitioning the mean sum of squares, the GCA values ranged from 31.65% to 53.05% for head blast incidence and severity respectively, and 36.18% to 77.22% for the other agronomic traits measured. Additive gene effects were found to be predominant for head blast severity, days to 50% flowering, grain yield, number of productive tillers plant<sup>-1</sup>, grain mass head<sup>-1</sup>, plant height and panicle length. Non-additive gene action was predominant for number of fingers head<sup>-1</sup>, finger width and panicle width. The parents which contributed towards high yield were <em>Seremi 2</em>, <em>Achaki</em>, <em>Otunduru</em>, <em>Bulo</em> and <em>Amumwari</em>. Generally, highly significant additive gene action implied that progress would be made through selection whereas non-additive gene action could slow selection progress and indicated selection in the later generations.</p>

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 enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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