Selection criteria for assessing drought tolerance in a segregating population of flax (Linum usitatissimum L.)
Notice bibliographique
Résumé
Using plant genotypes adaptable to water-deficit stress is an optimal strategy in sustainable agriculture. This study was conducted to assess the selection criteria for identifying high yielding drought-tolerant F2-derived F3 flax families from a cross between Iranian genotype KO37 and the Canadian genotype SP1066. One hundred and nineteen F2:3 lines were evaluated under drought stress and non-stress conditions using an 11 × 11 lattice design with three replications. Sixteen drought tolerance indices adjusted based on grain yield under drought stress and non-stress conditions were calculated. The presence of high variability for grain yield and irrigation water use efficiency in parental lines and F2:3 families under both conditions indicated that the F2:3 population or its advanced generations can be used in selection programs to increase drought tolerance and also to identify quantitative trait loci and genes related to grain yield and drought tolerance in flax. The results of biplots based on the PC1 and PC2 and triplot analysis based on the stress tolerance index and grain yield in both stress and non-stress conditions introduced 13 families as the most promising families for drought tolerance, and therefore, their advanced generations can be used in future breeding programs to improve drought tolerance in flax.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».