Genetic Evaluation and Correlation Analysis Among Various Quantitative Traits in Maize Single-Cross Hybrids Under Diverse Environments
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variation abundance, high genetic advance coupled with high heritability estimates presents the most suitable condition for selection. Ninety-five hybrids generated from elite and new inbred lines crossed using half diallel mating design were evaluated under diverse environments. The objectives were to estimate genetic variances, heritability of traits and genetic advance and to determine correlations of grain yield and its component characters in maize hybrids. Analysis of variance revealed significant differences among genotypes for all traits studied except for ear rots. Estimates of phenotypic coefficient of variation were slightly higher than genotypic coefficient of variation for all traits suggesting low influence of environment in the expression of these traits. High heritability and genetic estimates were recorded for grain yield (79%; 30.27%), plant height (85%; 102.42%) and ear height (86%; 117.15%) whilst high heritability and low genetic advance were observed for anthesis date (87%; 5.8%), texture (75%; 8%) and ear position (71%; 0.23%). Correlation between environments using grain yield data revealed existence of a very strong positive correlation between CIMMYT2 and RARS2 suggesting that the sites have the same discriminating effect. Correlation among traits revealed that grain yield had significant (P < 0.05) positive correlation with plant height and ear height. Similarly, plant height had significant and positive correlation with ear height while ear position was positively correlated to ear height. Path analysis showed that plant height, ears per plant and ear position had positive direct effects on grain, while anthesis date, ear height, ear position, grain moisture content at harvest and texture indirectly influenced grain yield. These characters’ contribution to grain yield is important and the strong association with grain yield implied that these can be used as secondary traits to indirectly select for grain yield performance in this set of germplasm across all the environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».