Rapid generation cycling of an F<sub>2</sub> population derived from a cross between <i>Lens culinaris</i> Medik. and <i>Lens ervoides</i> (Brign.) Grande after aphanomyces root rot selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cultivated lentil (Lens culinaris Medik.) is susceptible to aphanomyces root rot (ARR), whereas partial resistance is present in wild lentil including Lens ervoides (Brign.) Grande. Approximately six generations of selfing are required to fix a desired trait in a population, which usually requires 2 years in a breeding programme, so the primary objective was to develop a rapid generation cycling (RGC) technique that achieves this goal in 1 year. Rapid generation cycling was then tested on an F2 population (LR‐59) derived from a L. culinaris × L. ervoides cross in combination with a reliable ARR screening technique, which generates a wide range of disease severities conducive to selection. Phenotyping of an F2 population of more than 1,200 plants resulted in scores ranging from 2.4 to 4.0 on a scale from zero to five. Plants with scores lower than 4.0 were selected for advancement for five generations using a modified single‐seed descent method, optimum growing conditions, 20‐hr photoperiod and harvest of immature seeds. Seeds were germinated in a 100 μM gibberellin solution. Average generation length after phenotyping was 56 days resulting in five generations within approximately 300 days. Using a modified inoculation protocol, ARR phenotyping of the F7 population resulted in scores ranging from 1.4 to 4.0. This inexpensive, nonsterile speed breeding protocol saves 1 year in the development of lentil varieties with improved ARR resistance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».