Analysis of Correlation and Regression among M2 Wheat Mutant Population for Yield and its Associated Traits
Notice bibliographique
Résumé
Crop yield is the resultant product of components character which is not under the control of any single gene, therefore it is necessary for plant breeder to know the relationship between two traits. The present research was conducted to calculate the correlation and regression for yield and yield contributing traits in mutant population of bread wheat. The experiment was conducted at Nuclear Institute of Agriculture (NIA), Tandojam, during rabi season 2015-2016, in split plot design with three replications. Material under study was two wheat varieties (T.D-1 and ESW-9525). These two wheat varieties were evaluated along with control for yield and yield associated traits under normal field conditions. Mean square showed that there were significant differences between wheat varieties for days to 75% heading, days to 75% maturity, plant height (cm), spikelets spike-1, grains spike-1, 1000 grain weight (g), biological yield plant-1 (g), harvest index (%), spike length (cm) and grain yield plant-1 (g). Number of grains spike-1 showed positive and highly significant correlation with spike length, spikelets spike-1, 1000 grain weight and biological yield of plant-1. Significant and positive with days to 75% maturity and harvest index. However, negative correlation was found with height of plant and non-significant but negative with the trait of days to 75% heading. Grain yield plant-1 showed highly positive highly significant association with grains spike-1, number of spikelets spike-1, length of spike, harvest index and biological yield plant-1 and negative with plant height. Approximately 85.9%, 65.2%, 59% and 24.3% variation in grain yield plant-1 is due to grains spike-1, biological yield plant-1, harvest seed index and height of plant, respectively. This shows that taller plants produce lesser grain yield.
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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 ».