Genetic parameter estimation and selection in advanced breeding population of white Guinea yam
Notice bibliographique
Résumé
White Guinea yam (Dioscorea rotundata Poir.) is an important tuber crop grown extensively in tropical regions of West African yam belt. Tuber yield, dry matter content, and tolerance to yam mosaic virus are key traits used for identification and selection of superior varieties for commercial deployment. In this study, we estimated genetic parameters for fresh tuber yield, tuber dry matter content, and quantitative field tolerance to yam mosaic virus in 49 clones grown in multi-environment trials (METs). We conducted genomic prediction involving 6337 single nucleotide polymorphisms (SNPs) and phenotypic field evaluation of data collected on the three traits from four sites. Additive genetic and non-genetic factors contributed significantly to phenotypic variation of studied yam traits in METs but to varying degrees. The non-genetic effects were relatively high for most of the measured traits. Narrow-sense heritability values were low (<0.30) for all studied traits. Further analysis of the performance of the clones at test sites with additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) analysis exhibited significant genotype by environment interactions (GEI) for the three traits. The AMMI identified TDr10/00412, TDr11/00055, and TDr09/00135 clones with lowest mean trait stability index and outstanding performance for fresh tuber yield (t ha−1), tuber dry matter, and mosaic virus resistance across sites. The elite clones identified could serve as useful source of alleles for the genetic improvement of the crop and possibly considered for release to farmers.
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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 ».