Dissection of genotype‐by‐environment interaction and simultaneous selection for grain yield and stability in faba bean ( <i>Vicia faba</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing faba bean production is indispensable to supply the growing demand for plant‐based protein on the global scale. A thorough understanding of genotype (G) × environment (E) interaction (GEI) patterns is critical to developing high‐yielding varieties with wider adaptation. Thirteen faba bean genotypes were evaluated in 15 environments during 2019–2020 in western Canada to estimate their yield stability using different stability statistics. The combined analysis of variance and additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) analysis revealed that G, E, and GEI effects were highly significant ( p < 0.001), indicating differential responses of the genotypes across the environments, enabling the stability analysis. The result of the model comparison found the best linear unbiased prediction (BLUP) to outperform AMMI models. The BLUP‐based biplot of the weighted average of absolute scores (WAASB) stability and mean grain yield (GY) identified AO 1155 (Navi), 1089‐1‐2, 1310‐5, DL Tesoro, and 1239‐1 as high‐yielding and stable genotypes. The correlation analysis revealed that most of the stability parameters had a strong association with GY and with each other, indicating that they should be used in combination with one another to select genotypes with high yield. Overall, the WAASB superiority index and the average sum of ranks of all stability statistics identified the same genotypes in terms of high‐yielding and stability, and genotype AO 1155 is considered the most stable and highest yielding among the tested genotypes. Genotypes with stable yields across environments would be beneficial for faba bean genetic improvement programs globally.
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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 ».