Assessment of genetic diversity and yield performance in Jordanian barley (Hordeum vulgare L.) landraces grown under Rainfed conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Barley (Hordeum vulgare L.) is a major cereal crop, which is cultivated under variable environmental conditions and abiotic stresses in marginal areas around the globe. In this study, we evaluated 150 Jordanian landraces obtained from ICARDA Gene Bank and four local checks for yield and yield components related-traits in two locations across Jordan for three growing seasons under rainfed conditions. The study aims to identify superior Jordanian barley genotypes under dry conditions, to understand the genotype × environment (G × E) interactions, to analyze stability parameters and to identify markers associated with yield and yield components under rainfed conditions. RESULTS: The barley accessions exhibited significant variation for all traits studied. Three accessions with high yield, cultivar superiority and stability under specific environments were identified with accession G69 is the highest yielding and superior for Madaba and overall environments and G144 is the highest yielding at Ramtha. Accession G123 was high yielding in all environments and was stable across different environments. At the genetic level, the Jordanian landraces were found to be diverse with a clustering that was based on row-type. The GWAS analysis identified 77 significant markers-traits associations for multiple traits including grain yield (GY) with three significant QTLs located at 1H, 2H and 7H, which seem important for dry environments. CONCLUSION: Utilizing Jordanian barley landraces can effectively improve and adapt the current barley cultivars for cultivation under environmental stresses in dry regions. Utilization of markers associated with important agronomical traits and their incorporation in breeding using marker assisted selection can improve barley tolerance to drought stress.
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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) | 0,000 | 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 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 ».