Genetic influence on components of wood density variation in white spruce
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conifer breeding programmes are increasingly selecting for wood quality in addition to growth so to ensure a sufficient flow of high-quality fibre from future forest plantations. As wood density is one of the most frequently used indicators of wood quality, there is a growing interest to consider this trait in selection, and thus enhance the properties of end-use products from planted trees. However, wood density varies at different scales within trees, with pith-to-bark patterns and year-to-year fluctuations representing two important sources of variation. From both physiological and end-use points of view, it is desirable to produce stems with limited pith-to-bark and year-to-year wood density variation. In the present study, we assessed patterns of pith-to-bark and year-to-year variation in 2196 wood density patterns and evaluated the genetic control of traits characterizing this variation. The experimental data came from a 15-year-old white spruce genetic trial representing 93 full-sib families replicated in two contrasting environments in Quebec, Canada. To separate pith-to-bark from year-to-year variation, non-linear models were developed to describe pith-to-bark patterns of variation in the mean ring density (MRD) of individual trees as well as for latewood density (LWD) and latewood proportion. We observed that pith-to-bark variation was more under genetic control than year-to-year variation, for which only LWD and proportion of latewood width to overall ring width reached moderate genetic control. Little genotype-by-environment interaction was observed although wood density patterns differed significantly between sites. The present approach could help identify trees or families that tend to have limited pith-to-bark and year-to-year variation in wood density as part of tree genetic improvement programmes to provide future trees with more uniform and desirable wood attributes.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».