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Enregistrement W2887874888 · doi:10.5539/jas.v10n9p55

Grain Yield Performance and Stability of Quality Protein Maize Single Cross Hybrids in Mid-altitude Environment in Uganda

2018· article· en· W2887874888 sur OpenAlexvenueno aff
J. Ayiga-Aluba, Godfrey Asea, Daniel Bomet Kwemoi, G. Tusiime, Richard Edema

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmmiBiplotHybridGene–environment interactionGrain yieldPrincipal component analysisBiologyAgronomyAdaptation (eye)Inbred strainMain effectYield (engineering)GenotypeInteractionStability (learning theory)Grain qualityBiotechnologyMathematicsStatisticsGeneticsComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stability in performance is important for determining adaptation and recommendation of pre-commercial crop varieties. This study was conducted with the following objectives: i) to determine stability of grain yield for 55 quality protein maize (QPM) single cross hybrids generated from 14 inbred lines ii) to determine the pattern of grouping of QPM hybrids and test environments based on grain yield response. The test hybrids were generated during the second season of 2015 and evaluated in three agro-ecological zones during the first season of 2016. Two checks were used: Longe 5D, a popular QPM hybrid and a top cross of Longe 5D with CML511. Additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) and genotype and genotype by environment interaction (GGE) analyses were used to assess the stability of the hybrids. Results showed highly significant differences between genotypes, environments and GEI. The first principal component axis (IPCAI) was significant (p < 0.01) and accounted for 61.5% of the interaction effect. Both (IPCAI) and IPCAII) cumulatively contributed to entire degrees of freedom available for interaction component. Hybrid QPMSC-29 had the highest grain yield across environments. The AMMI biplot clearly depicted the genotypes on the bases of their adaptation patterns. Hybrids QPMSC-43, QPMSC-12, QPMSC-18 and QPMSC-29 were found to be more stable and responsive to favorable environments. Among them QPMSC-18 was more stable across locations. The AMMI biplot successfully identified 2 mega-environments as Namulonge and Bulindi in the first mega-environment with QPMSC-29 as the winning genotype and Masaka as the second mega-environment with QPMSC-10 as the winning genotypes. Hybrid, QPMSC-46 was an ideal genotype with above average score for grain yield. The single cross hybrids QPMSC-29, QPMSC-18 and QPMSC-10 were identified as stable yielder across environments in addition to higher yield. These hybrids can be recommended for all the three locations, for cultivation.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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

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