Results of a study of soybean source material for breeding purposes under the conditions of Primorsky Territory
Notice bibliographique
Résumé
Background . A study of the soybean gene pool adapted to the conditions of Primorsky Territory in search of useful agronomic traits is essential for further use in breeding programs. Materials and methods . Soybean accessions from the germplasm collection were tested in 2019–2021 at the Federal Scientific Center of Agricultural Biotechnology of the Far East named after A.K. Chaika. The study included 213 accessions of various origin. Cv. ‘Primorskaya 4’ served as the reference. An objective assessment of the potential of the said research material was made. Results . Three years of experiments resulted in selecting promising soybean genotypes with a set of important agronomic traits for breeding programs. Compared to the reference ‘Primorskaya 4’, an increase of more than 35% in productivity was observed in the cultivars ‘Mestnaya’ (Russia), ‘Jilin’ (China), ‘Montreal’ (France), and ‘XP 977-1.9’ (USA). Cvs. ‘No. 075-2’ (USA), ‘K0152’ (Ukraine), ‘Muzanze Stamm M 4789/74’, ‘SOJA 1065’ and ‘Adsoi’ (Germany) were characterized by earliness (100 days). Cvs. ‘Mestnaya’ and ‘HS Atlas’ may be interesting for breeders due to their highest oil content: 25.9% and 26.0%, respectively. The highest protein content was found in cvs. ‘Zhuravushka’ (39.2%), ‘XN 4’ (41.9%), ‘Torlitsa’ (41.9%) and ‘XP 977-1.9’ (39.5%). Cvs. ‘Pi 6D 4182’, ‘XN 4’, ‘Skelya’ and ‘HS Atlas’ manifested resistance to Septoria brown spot. The results of the assessment for adaptability potential showed that the following cultivars of different origin had the highest resistance to environmental stresses: ‘Primorskaya 4’ (–2.5), ‘Torlitsa’ (–2.0) and ‘Kassidi’ (–3.0).
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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 ».