Selection of lineages, genetic parameters, and correlations between soybean characters
Notice bibliographique
Résumé
Soybean has great economic importance in the world accordingly, this legume has been exploited in breeding programs aiming to provide cultivars with extensive grain yield, tolerant to pests and diseases, and adapted to different soil and climatic conditions. Therefore, the objectives of this work were to evaluate genetic parameters and correlations between soybean traits to select lineages to increase yield and improve agronomic traits. Experiments were carried out on the Capim Branco farm, of the Federal University of Uberlândia, harvest in 2016/2017. Fifteen morph-agronomic traits were assessed on twenty-two genotypes in a randomized complete block design with three replicates. Agronomic traits related to cycle, height, number of nodes and total pods have shown coefficients of genotypic determination higher than 70%. In addition, coefficients of variation of the number of days to the flowering and number of days to maturity were equal to 3.79% and 4.87%, respectively, indicating high homogeneity of data and low random variation. Among evaluated traits, ten have presented the ratios between the coefficient of genetic variation (CVg) and coefficient of environmental variation (CVe) above one, demonstrating high success likelihood in the selection of these traits. Fifteen genotypes have presented grain yield above the national average of the 2016/2017 harvest, which was 2882 kg h-1. Significant phenotypic correlations between traits ranged from -0.49 to 0.89, however genotype correlation was higher than the phenotypic ones, indicating that genetic factors have contributed more than the environmental factors. Traits related to cycle, height, and the number of nodes in the main stem have presented measures of H² and CVg / CVe with extensive magnitudes, evidencing the possibility of selection lineages having superior traits in the Soybean Breeding Program of the Federal University of Uberlândia. To increasing grain yield, the traits Number of pods of three grains and the Total number of pods were identified as appropriated to indirect selection based on the phenotypic and genotypic correlations. The 2lP14, B2P1, B2P28, B1P33 and 2AP11 lineages stand out as superior genotypes to direct selection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».