Heritability and Combining Ability Studies in Strawberry Population
Notice bibliographique
Résumé
The most efficient breeding strategies in crop improvement is the selection based on heritability and combing ability estimates for the traits of economic importance or commercial value. Therefore, the present study was to obtain estimates of heritability and to estimate the phenotypic and genotypic correlations among the characteristics of interest. The commercial cultivars ‘Aromas’, ‘Camarosa’, ‘Dover’, ‘Festival Flórida’, ‘Oso Grande’, ‘Sweet Charlie’ and ‘Milsei-Tudla’, and 103 F1 hybrids from the crossbreeding experiments were evaluated for four traits of commercial fruit yield and 13 traits of fruit physical and chemical quality. The estimated genetic parameters were general combining ability, specific combining ability, genotypic correlation among traits, estimates of heritability, genetic and phenotypic variance. The ‘Camarosa’ and ‘Aromas’ cultivars were the most promising cultivars for use as parents in the commercial fruit production, while ‘Dover’ and ‘Sweet Charlie’ cultivars were selected for taste of fruit in strawberry breeding, as they showed higher concentrations of favorable alleles in the F1 hybrid population. It was also verified some strong genetic correlations for some pairs of characteristics in the present study that may allow indirect selection. The estimation of these parameters is an important basis for decision making on the genetic engineering of strawberry.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».