Notice bibliographique
Résumé
Improving melon root systems by traditional breeding is one component of the program to develop multiple-stress-resistant melons at the Texas Agricultural Experiment Station, Weslaco. Ten diverse melon lines representing four horticultural groups were intercrossed utilizing a Design II mating scheme. The male parents were: `PI 403994,' `Perlita,' `Doublon,' `Caravelle', and `PI 525106.' The female parents were: `Créme de Menthe,' `Magnum 45,' `BSK,' `PI 124111 × TDI', and `Deltex.' F 1 progeny were grown in pasteurized sand in the greenhouse using a randomized complete-block design with four reps. After 4 weeks, root systems from all plants were carefully washed to remove the sand. Each root system was then placed onto a glass, plated, and scanned into the computer software Rhizo Pro 3.8 (Regent Instruments, Quebec). This software calculated root lengths of various diameter classes, root area, and root tip number. All data was input into Agrobase software for calculation of genetic variances based on Design II analysis. Significant differences of contributions by male parents to progeny variation were few. Only length of roots with 1.0- to 1.5-mm-diameter and vine length were significantly different. Differences in contributions by female parents to all traits except root tip number were highly significant. No significant interaction effects were observed for any trait. Narrow-sense heritability estimates were moderate to high for all traits. The range was from 0.56 for root tip number by males to 0.81 for both length of 0.5- to 1.0-mm-diameter roots and vine length for females. Estimates for total root length (0.76) and root surface area (0.77) were high. The lack of male by female interaction suggests very low dominance genetic variation and contributed to high heritability estimates, which represent predominantly additive gene action. Additive genetic variation allows more-efficient progress by selection, making the potential for root system improvement favorable.
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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 ».