Gene Action for Kernel Weight Per Plant in Spring Barley
Notice bibliographique
Résumé
The breeding and genetic peculiarities for kernel weight per plant in spring barley varieties of different origin (Ukraine, Western European countries, and Canada), purposes of usage (forage, malting, food) and botanical varieties (covered and naked, awned and awnless) under conditions of Ukrainian Forest-Steppe were revealed. In the diallel crossing scheme with only elite malting barley varieties accordance with the additive-dominant system and overdominance in loci were found. The manifestation of kernel weight per plant was reliably increased by the dominant effects. Accordingly to the indicator of the degree of phenotypic dominance, parameters of genetic variation, graphical regression analysis, effects of GCA and constants of SCA in the hybrid populations will be effective final selection for high kernel weight per plant in later generations, when dominant alleles become homozygous. When different botanical varieties were involved in crosses much more complex gene action for the trait manifestation with strong epistasis and multidirectional dominance were determined. Thus, it is theoretically possible to select plants with high productivity on recessive or dominant basis. The negative aspect is that it will require further extensive evaluation of the splitting generations. Awned spring barley varieties Datcha and MIP Myroslav, as well as awnless variety Kozyr can be used as an effective genetic source for involvement in crossings aimed to improving the kernel weight per plant. Naked spring barley varieties require more breeding improvement in plant productivity compare to covered ones.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».