Breeding indicators for high-yielding field pea under normal and heat stress environments
Notice bibliographique
Résumé
The warming Canadian summers have become a major abiotic stress to crops, including pea. In the past decade, attempts were made in the understanding of heat stress effect and genomic mapping for heat-responsive traits in field pea. In this study, a new recombinant inbred line population (PR-24) consisting of 39 lines was tested in 6 trials in the summers of 2020 (near normal weather conditions) and 2021 (hot/dry conditions). PR-24 was phenotyped for days to flowering (DTF), days to maturity, plant height, lodging, yield components, plot yield, and seed quality traits. Plant height could be an effective indicator for yield prediction, because its correlation with plot yield was significantly positive in all six trials despite varying degrees of heat and drought stress. Under normal summer weather conditions in 2020, relatively late maturity was correlated with greater seed yield; under heat/drought stress conditions in 2021, successful pod development on the main stem was important for final plot yield. Linkage mapping was used to dissect the genomic regions associated with the measured traits. Four QTLs were identified over multiple trials, one each for DTF (chromosome 7), reproductive node number (chromosome 5), pod number (chromosome 2), and seed protein concentration (chromosome 5). Furthermore, two indices, i.e., stress tolerance index and geometric mean yield, previously used in drought tolerance assessment were validated as useful criteria for heat tolerance assessment in this study.
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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 | 0,001 | 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 ».