Combining Ability for Grain Yield Performance among CIMMYT Germplasm Adapted to the Mid-Altitude Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The International Centre for Maize and Wheat Improvement (CIMMYT) develops maize (Zea mays L.) inbred lines and hybrids yearly that have several breeding and commercial attributes. However, no genetic analysis has been done on the recently developed inbred lines for yield performance under drought and low-N stress. The objectives of this study were to identify lines with positive general combining ability (GCA) effects for grain yield under stress environments and to identify the best single-cross hybrids with the highest specific combining ability (SCA) effects. Analysis of variance combined across sites showed significant mean squares for genotypes, locations and genotype by environment interaction (GEI) for grain yield. GCAlines, SCA and components of interaction effects were significant across sites. Additive genetic variance was more important than dominance variance in determining yield performance across locations indicating that selection based on grain yield under drought and low-N stress can be effective. Average grain yield across the eight locations ranged from 1.61 t ha-1 to 10.63 t ha-1 while narrow sense heritability for grain yield was 52.6% across sites and was slightly lower under managed drought and low-N stress. The testers CL115807 and CL106622 showed positive and significant GCA effects for yield performance under drought and low-N stress respectively. The best tester across all sites was CL115793 and line CZL0713 had consistently positive GCA effects for grain yield across sites. CML536 × CL115802 and CML312 × CL106508 were the best single crosses under low nitrogen stress sites while hybrid CML312 × C323-45 showed the highest positive SCA effects across sites. In conclusion, our results show that CIMMYT has new lines that have desirable adaptive attributes when grown under drought and low nitrogen stress environments in the mid-altitude region; hence these can be adopted for hybrid, synthetic and OPV formation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».