Generation Mean Analysis in Cowpea [Vigna unguiculata (L.) Walp.] under Flower Thrips infestation
Notice bibliographique
Résumé
Two sets of six generations (P1, P2, F1, F2, BC1P1, BC1P2) of cowpea were developed from crosses of contrasting inbred lines VYA (susceptible) × SANZI (resistant) and LORI (susceptible) × SANZI (resistant). The aim of this study was to determine the inheritance and elucidate the genetic control of cowpea resistance to thrips. The first set (VYA × SANZI) was evaluated under natural thrips infestation in the field in a completely randomized block design with three replications. The second set (LORI × SANZI) was screened using artificial thrips infestation in the screen house. In each trial, data were recorded on 150 individual plants. These included the score of thrips damages using the scale of one to nine, number of thrips per flower, number of pods per plant, pod weight per plant and grain weight per plant. The generation mean analysis revealed that both additive and non-additive types of gene effects were significant. Dominance × dominance was the most predominant type of gene effects for thrips resistance, suggesting that breeders should delay selection to late generations to allow advancement of as many high-potential recombinants as possible during hybridization. The number of genes that control the expression of number of thrips per flower was three and ranged from three to four, for score of thrips damages. High broad sense and moderate narrow sense heritability were observed ranging from 0.53 to 0.65 and 0.14 to 0.36, respectively for all of the traits measured.
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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 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».