MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2800705783 · doi:10.5376/mpb.2018.09.0003

Hybridization Breeding between Triploid OT Lily and Diploid Oriental Lily

2018· article· en· W2800705783 sur OpenAlexvenueno aff
Zhu Zeqin, Cao Xiao, Jinteng Cui, Jia Y.

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant Breeding · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFlowering Plant Growth and Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPloidyLiliumInterspecific hybridizationBotanyHybridGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was aimed to find out the law of hybridization breeding between triploid OT lily and diploid O lily, and breed interspecific hybrids. The conventional compression method was used to analyze maternal chromosome karyotypes. The cut style and normal stigma pollination methods were applied in cross hybridization between OT×O. The direct ovule inoculation method was used for embryo rescue at different time after pollination. In this study, 6 OT lilies as female parents were all triploids. The normal stigma pollination method was obviously better than the cut style method, the former fruit and seed setting rates were both evidently higher than the latter. In 24 OT(♀)×O(♂) hybridized combinations, 16 combinations could bear fruits accounting for 66.67%. Most of 16 combinations could generate plump seeds and the seed set rate was from 2.49% to 16.78%. 4 O(♀)×OT(♂) back-cross and 6 OT(♀)×OT(♂) self-cross combinations had no fruits. It was the most effective to do embryo rescue on the 60 d after pollination and the ovule germinating speed was the fastest with the emergence rate of 5.45%~18.56%. This study preliminarily revealed the law of hybridization breeding between triploid OT lily (♀) and diploid O lily (♂), which would lay the foundation for creating aneuploid variation and cultivating new breeds of interspecific hybrid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Plant BreedingMême sujetFlowering Plant Growth and CultivationTravaux en français237 207