PIMA COTTON (GOSSYPIUM BARBADENSE L.) LINES ASSESSMENT FOR DROUGHT TOLERANCE IN UZBEKISTAN
Notice bibliographique
Résumé
Globally, increasing water and energy demand is expected to reach 6.9 trillion cubic meters by 2030, exceeding 40% of the available water supplies. Climate change and rising temperatures caused water shortages due to lesser and irregular rainfalls, leading to lower production of crops. The research to assess drought tolerance of Pima cotton (Gossypium barbadense. L) lines in Uzbekistan revealed the line, T-450 as the most promising for drought environments. The research, in a randomized complete block design (RCBD) in three replications with a factorial arrangement and two irrigation regimes (non-stress and water stress at the seedling stage), was conducted at the experimental field of the Institute of Genetics and Plant Experimental Biology, District Zangi-Ota, Tashkent Region, Uzbekistan. Nine Pima cotton lines, i.e., Сурхон-14 (control cultivar), Т-1, Т-5440, Т-2006, Т-10, Т-167, Т-5445, Т-450, and Т-663 with diverse agronomic characters, were selected for their potential yield during 2019, 2020, and 2021 cropping seasons under two different environments (optimal and water deficit condition). Drought indices revealed significant differences among lines, except the golden mean (GM). Results in the ranking method indicate that among the drought tolerance indices, mean productivity (MP), geometric mean productivity (GMP), stress tolerance index (STI), mean relative performance (MRP), relative efficiency index (REI), and relative drought index (RDY), show the most suitable indicators because of their high correlation with seed cotton yield. Cluster analysis and three-dimensional plots showed the cotton inbred lines with the highest tolerance to drought under both irrigation conditions. The first three principal components (PCs) explained 67.54% of total variation and the PC1 can be nominated as a potentially stable yield. The biplot diagram based on PCs and drought tolerance indices showed that MP, GMP, STI, MRP, REI, and YI were the best indices for screening the tolerant cotton inbred lines, such as, T-450.
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 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) | 0,000 | 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 ».