The Inheritance of Yield Components and Beta Carotene Content in Sweet Potato
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of the gene action exhibited by an agronomic trait in crop plants is useful in the planning of an effective plant breeding program. This study sought to establish the inheritance variance of root yield components and beta carotene content present in sweet potato clones commonly grown in Kenya. Ten contrasting parents were selected based on their beta carotene content, dry matter content and yield potential. They were planted in pots in the green house at KEPHIS-Muguga, Kenya, where they were grafted into Ipomoea setosa to boost their ability to flower. Five parents were further selected based on their ability to flower under local environmental conditions and crossed in a 5 × 5 half diallel manner. Five parents and ten F1 clones arising from this hybridization were evaluated at KALRO-Kiboko, Kenya during two rainy seasons. The field trials were laid out in a randomized complete block design of three replications. The data were scored for root yield characteristics, beta carotene and root dry matter content. Griffing Method II, Model 1 diallel was used to estimate the general and specific combining ability. Genetic variability for beta carotene and root dry matter content indicated that the two traits were controlled mostly by both additive and dominant gene actions. Heterosis gene effects were found for beta carotene and root dry matter content which would be useful in the improvement of sweet potato productivity.
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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 | 0,001 | 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 ».