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Enregistrement W4286208906 · doi:10.3390/plants11141887

Identification of Spring Wheat with Superior Agronomic Performance under Contrasting Nitrogen Managements Using Linear Phenotypic Selection Indices

2022· article· en· W4286208906 sur OpenAlexafffundabout
Muhammad Iqbal, Kassa Semagn, J. Jesús Cerón‐Rojas, José Crossa, Diego Jarquín, Réka Howard, Brian L. Beres, Klaus Strenzke, Izabela Ciechanowska, Dean Spaner

Notice bibliographique

RevuePlants · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSaskatchewan Wheat Development CommissionAlberta Wheat CommissionWestern Grains Research FoundationAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Spring (device)Identification (biology)AgronomyBiologyNitrogenBotanyComputer scienceEngineeringChemistryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both the Linear Phenotypic Selection Index (LPSI) and the Restrictive Linear Phenotypic Selection Index (RLPSI) have been widely used to select parents and progenies, but the effect of economic weights on the selection parameters (the expected genetic gain, response to selection, and the correlation between the indices and genetic merits) have not been investigated in detail. Here, we (i) assessed combinations of 2304 economic weights using four traits (maturity, plant height, grain yield and grain protein content) recorded under four organically (low nitrogen) and five conventionally (high nitrogen) managed environments, (ii) compared single-trait and multi-trait selection indices (LPSI vs. RLPSI by imposing restrictions to the expected genetic gain of either yield or grain protein content), and (iii) selected a subset of about 10% spring wheat cultivars that performed very well under organic and/or conventional management systems. The multi-trait selection indices, with and without imposing restrictions, were superior to single trait selection. However, the selection parameters differed quite a lot depending on the economic weights, which suggests the need for optimizing the weights. Twenty-two of the 196 cultivars that showed superior performance under organic and/or conventional management systems were consistently selected using all five of the selected economic weights, and at least two of the selection scenarios. The selected cultivars belonged to the Canada Western Red Spring (16 cultivars), the Canada Northern Hard Red (3), and the Canada Prairie Spring Red (3), and required 83–93 days to maturity, were 72–100 cm tall, and produced from 4.0 to 6.2 t ha−1 grain yield with 14.6–17.7% GPC. The selected cultivars would be highly useful, not only as potential trait donors for breeding under an organic management system, but also for other studies, including nitrogen use efficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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