Genetic analysis of photosynthesis‐related traits in faba bean (<i>Vicia faba</i>) for crop improvement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing productivity through improvement of photosynthesis in faba bean breeding programmes requires understanding of the genetic control of photosynthesis‐related traits. Hence, we investigated the gene action of leaf area, gas exchange traits, canopy temperature, chlorophyll content, chlorophyll fluorescence parameters and biomass. We chose inbred lines derived from cultivars 'Aurora' (Sweden) and 'Mélodie' (France) along with an Andean accession, ILB 938, crossed them (Aurora/2 × Mélodie/2, ILB 938/2 × Aurora/2 and Mélodie/2 × ILB 938/2), and prepared the six standard generations for quantitative analysis (P1, P2, F1, F2, B1, and B2). Gene action was complex for each trait, involving additive and dominance gene actions and interactions. Additive gene action was important for SPAD, photosynthetic rate, stomatal conductance and Fv/Fm. Dominance effect was important for biomass production. It is suggested that breeders selecting for productivity can maximize genetic gain by selecting early generations for canopy temperature, SPAD and Fv/Fm, then later generations for biomass. The information on genetics of various contributing traits of photosynthesis will assist plant breeders in choosing an appropriate breeding strategy for enhancing productivity in faba bean.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».