Correlation and genetic component studies for peduncle length affecting grain yield in wheat
Notice bibliographique
Résumé
The main emphasis of wheat breeders is to strive for genetically more stable, high yielding varieties than the pre-released ones to sustain the yield.Yield improvement efforts should be made while considering all contributing factors that can improve it.The role of peduncle length influencing yield and other supporting features are barely taken into consideration, and still not fully elucidated.Understanding and utilization of plant natural response will help to develop genetically and morphologically more adaptable genotypes for ever-increasing feed demand.The present research was conducted to assess the nature of gene action controlling inheritance of these traits coupled with manipulating role for yield traits.In this regard, 27 F1 hybrids were developed by crossing 9 female and 3 male parents using Line × Tester (L×T) mating design and evaluated for yield and its related traits.The analysis of variance for combining ability pointed out the presence of broad genetic variation in material with highly heritable nature.Correlation studies portrayed strong phenotypic and genotypic association between peduncle length, plant height, flag leaf area, spike length and grain weight/plant.Strong association of peduncle length with other yield contributing traits may be utilized as an indirect selection criterion for yield improvement.Hence, short stature and high yielding varieties can be developed by controlling the favourable genes for peduncle length.All yield related traits except peduncle length, spike length, and flag leaf area were controlled by dominant genes.Selection in the later generations for peduncle length may indirectly improve yield.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».