Genetic Diversity, Nitrogen Fixation, and Water Use Efficiency in a Panel of Honduran Common Bean (Phaseolus vulgaris L.) Landraces and Modern Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
L.) provides critical nutrition and a livelihood for millions of smallholder farmers worldwide. Beans engage in symbiotic nitrogen fixation (SNF) with Rhizobia. Honduran hillside farmers farm marginal land and utilize few production inputs; therefore, bean varieties with high SNF capacity and environmental resiliency would be of benefit to them. We explored the diversity for SNF, agronomic traits, and water use efficiency (WUE) among 70 Honduran landrace, participatory bred (PPB), and conventionally bred bean varieties (HON panel) and 6 North American check varieties in 3 low-N field trials in Ontario, Canada and Honduras. Genetic diversity was measured with a 6K single nucleotide polymorphism (SNP) array, and phenotyping for agronomic, SNF, and WUE traits was carried out. STRUCTURE analysis revealed two subpopulations with admixture between the subpopulations. Nucleotide diversity was greater in the landraces than the PPB varieties across the genome, and multiple genomic regions were identified where population genetic differentiation between the landraces and PPB varieties was evident. Significant differences were found between varieties and breeding categories for agronomic traits, SNF, and WUE. Landraces had above average SNF capacity, conventional varieties showed higher yields, and PPB varieties performed well for WUE. Varieties with the best SNF capacity could be used in further participatory breeding efforts.
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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 ».