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Enregistrement W3036302664 · doi:10.5539/jas.v12n7p192

Genetic Variation for Striga hermonthica Resistance and Yield Among Sorghum Accessions in Nigeria

2020· article· en· W3036302664 sur OpenAlexvenueno aff
Gloria Afolayan, Sunday E. Aladele, Santosh Deshpande, Adesike Oladoyin Kolawole, D. J. Nwosu, C. Michael, Essie Blay, Eric Yirenkyi Danquah

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research Centers
Mots-clésStriga hermonthicaStrigaSorghumBiologyAgronomyGenetic gainGenetic variationHybridIntrogressionHeritabilityGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Striga hermonthica (Delile) Benth., commonly referred to as witch weed, is a major constraint to sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench) production in the Northern region of Nigeria because of high yield losses due to infestation. To identify parental lines useful in breeding for S. hermonthica resistant sorghum genotypes adapted to Nigeria, twenty-five sorghum accessions were evaluated in Nigeria across three test environments. Both phenotypic and genetic components influenced the variation observed in the sorghum accessions. The estimates for the genetic coefficient of variation, heritability and genetic advance for the area under Striga number progress curve (ASUNPC), Striga emergence counts, yield and other agronomic traits, obtained in this study revealed that genetic gain for resistance to S. hermonthica could be realized through selection. Based on the performance of the 25 sorghum accessions SRN39, Danyana, Sepon82, and SAMSORG40 were the top four accessions found to be most resistant to S. hermonthica. Assessment of resistance was based on the low Striga emergence counts and the ASUNPC values. These accessions can be used as donor sources of S. hermonthica resistant genes for introgression into cultivars adapted to Nigeria, followed by recombination breeding for pyramiding the different resistance mechanisms.

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)0,000
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 enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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