The importance of a comprehensive assessment of breeding indices and stress resistance parameters of winter rye varieties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Among grain crops, winter rye is one of the most popular crops, well adapted to the conditions of the North-West. Currently, most breeders use various selection indices in conjunction with the definition of stress resistance. Purpose. The aim is to study the collection samples of winter rye by yield and elements of the productivity structure and to identify the most adaptive for breeding in the conditions of the North-Western region. Methods. The experimental part was carried out at the VIR pilot site during 2018-2021 located in the North-Western region. The following were determined: Mexican index (Mx), Canadian index (Ki), linear ear density index (LPC), plant productivity index (IPR), Finnish-Scandinavian index (FSj), prospects index (J.P), index of the ratio of the mass of 1000 grains to the number of grains in the ear (j). The calculation of stress resistance parameters was carried out using the following indicators: stress resistance (Ymin- Y max), genetic flexibility (Ymin+Ymax)/2, stability of the variety (Ymin/Ymax), stress resistance coefficient (Kst.) was determined by A.A. Bykov. Results. The best conditions for the formation of yields were in 2020 and 2021 (Ij = +2.03; +1.8). In 2018 and 2019 – unfavorable (Ij = -1.3; -2.5). The maximum yield was obtained in 2020 in diploid rye varieties: Ophelia (10.3 t/ha) and Yaselda (9.0 t/ha), in tetraploid varieties Siberia 4. The results of these studies showed that the greatest advantage have variety: Siberia (Ʃ rank= 41), Eureka (Ʃ rank=55), ilmenite (Ʃ rank= 55), Ophelia (Ʃ rank=56), Siberia 4 (Ʃ rank= 58), Verisim (Ʃ rank= 59). Scientific novelty lies in the study of 12 varieties – seven diploids and five tetraploid winter rye. Thanks to the evaluation of varieties, they are divided according to the reaction of varieties to the environmental condition, stress-resistant and non-resistant.
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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 ».