Analysis of a Multi-Environment Trial for Black Raspberry (Rubus occidentalis L.) Quality Traits
Notice bibliographique
Résumé
U.S. black raspberry (BR) production is currently limited by narrowly adapted, elite germplasm. An improved understanding of genetic control and the stability of pomological traits will inform the development of improved BR germplasm and cultivars. To this end, the analysis of a multiple-environment trial of a BR mapping population derived from a cross that combines wild ancestors introgressed with commercial cultivars on both sides of its pedigree has provided insights into genetic variation, genotype-by-environment interactions, quantitative trait loci (QTL), and QTL-by-environment interactions (QEI) of fruit quality traits among diverse field environments. The genetic components and stability of four fruit size traits and six fruit biochemistry traits were characterized in this mapping population following their evaluation over three years at four distinct locations representative of current U.S. BR production. This revealed relatively stable genetic control of the four fruit size traits across the tested production environments and less stable genetic control of the fruit biochemistry traits. Of the fifteen total QTL, eleven exhibited significant QEI. Closely overlapping QTL revealed the linkage of several fruit size traits: fruit mass, drupelet count, and seed fraction. These and related findings are expected to guide further genetic characterization of BR fruit quality, management of breeding germplasm, and development of improved BR cultivars for U.S. production.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».