Heat Tolerance of Durum Wheat (Tritcum durum Desf.) Elite Germplasm Tested along the Senegal River
Notice bibliographique
Résumé
The Senegal River basin (Guinea, Mali, Mauritania, and Senegal) is a key agricultural production area in sub-Saharan Africa. Here, rice fields are left fallow during the cooler winter season, when the night temperatures reach 16 °C but the maximum daily temperatures remain above 30 °C. This season was used for the first time to conduct multi-environmental trials of durum wheat. Twenty-four elite breeding lines and cultivars were tested for adaptation during seasons 2014-15 and 2015-16 at two stations: Kaedi, Mauritania and Fanaye, Senegal. Phenological traits, grain yield and its components were recorded. Top grain yield was recorded at 5,330 kg ha-1 and the average yield at 2,484 kg ha-1. The season lasted just 90 days from sowing to harvest. Dissection of the yield in its components revealed that biomass and spike fertility (i.e. number of seeds produced per spike) were the most critical traits for adaptation to these warm conditions. This second trait was confirmed in a validation experiment conducted in 2016-17 at the same two sites. Genotype × environment interaction was dissected by AMMI model, and the derived IPC values used to derive an ‘AMMI wide adaptation index’ (AWAI) to asses yield stability. The use of a selection index that combined adjusted means of yield and AWAI identified three genotypes as the most stable and high yielding: ‘Bani Suef 5’, ‘DAWRyT118’, and ‘DAWRyT123’. The last two genotypes were also confirmed among the best in a validation trial conducted in season 2016-17. The data presented here are meant to introduce to the breeding community the use of these two research stations along the Senegal River for assessing heat tolerance of wheat or other winter cereals, as well as presenting two new ideal germplasm sources for heat tolerance, and the identification of spike fertility as the key trait controlling adaptation to heat stress.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».