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Enregistrement W3119105515 · doi:10.5539/jas.v13n2p78

Stability Assessment of Single-Cross Maize Hybrids Using GGE-Biplot Analysis

2021· article· en· W3119105515 sur OpenAlexvenueno aff
Lennin Musundire, John Derera, S. Dari, A. Lagat, Pangirayi Tongoona

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHybridMating designInbred strainPopulationBiologyAgronomyGrain yieldBiplotBiotechnologyMathematicsHeterosisGenotypeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grain yield potential of new maize hybrid varieties across target environments contributes to the uptake of these varieties by farmers. Evaluation of single-cross hybrids developed from test crossing introgressed inbred lines bred for three distinct environments to elite tropical inbred line testers was carried out. The study’s objective was to assess grain yield stability and genotype adaptability of the single-cross hybrids across South African environments relative to adapted commercial hybrid checks. One hundred and twenty-two introgressed inbred lines developed using the pedigree breeding program were crossed to four tropical elite inbred line testers using line × tester mating design to obtain 488 experimental single cross hybrids. Subject to availability of adequate seed for evaluation, a panel of 444 experimental single-cross hybrids was evaluated using an augmented design in two experiments defined as Population A and B for the study’s convenience in South African environments. Data for grain yield (t/ha) performance for experimental single-cross hybrids and commercial check hybrids in Population A and B across environments and individual environments identified experimental single-cross hybrids that had significant comparable grain yield (t/ha) performance relative to best commercial check hybrid (PAN6Q445B) on the market. The selected experimental single-cross hybrids 225, 89, 246 and 43 (Population A) and 112 (Population B) also had a better average rank position for grain yield (t/ha) relative to best commercial check hybrid. These selected experimental single-cross hybrids had a grain yield (t/ha) advantage range of 0.9-6.7% for Population A and 7.3% for Population A and B, respectively, relative to the adapted commercial check hybrid. GGE biplot patterns for which won-where for Population A indicated that at Potchefstroom Research Station and Ukulinga Research Station experimental single-cross hybrids 127 and135 were the vertex (winning) hybrids. Cedera Research Station did not have a vertex hybrid for Population A. For Population B, experimental single-cross hybrids 112, 117 and 18 were the vertex hybrids at Cedera Research Station, Ukulinga Research Station and Potchefstroom Research Station, respectively. Experimental single-cross hybrid 257 was identified as ideal genotype for Population A, while experimental single-cross hybrid 121 in Population B was the ideal genotype. Ideal environments were also identified as Ukulinga Research Station for Population A, and Cedera Research Station for Population B. Average-environment coordination (AEC) view of the GGE biplot in Population A indicated that experimental single-cross hybrids 1 was highly stable across environments. In comparison, Population B experimental single-cross hybrid 161 was highly stable across environments. In conclusion, selected single-cross hybrids in the current study can also be advanced for further evaluation with a possibility for identifying high yielding and stable single-cross hybrids for variety registration and release in target environments in South Africa.

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)0,001
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 enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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