COTTON GENOTYPES APPRAISAL FOR MORPHO-PHYSIOLOGICAL AND YIELD CONTRIBUTING TRAITS UNDER OPTIMAL AND DEFICIT IRRIGATED CONDITIONS
Notice bibliographique
Résumé
In agricultural ecosystems, drought has a detrimental effect on crop production, affecting the growth rate and development of the economically important traits of the crop plants. The presented study aimed to assess the genetic potential and aspects of 20 upland cotton cultivars (Gossypium hirsutum L.) for morpho-physiological and yield contributing traits under optimal and deficit irrigated conditions during 2018–2019, at Tashkent, Uzbekistan. With water deficit conditions, the proline content in plant leaves of various cotton genotypes increased (76.36%) compared with the optimal water regime. The chlorophyll a and b, total chlorophyll, and carotenoids can increase and decrease to varying degrees, depending upon the water content in the leaves of cotton genotypes. Results also revealed that upland cotton’s leaf relative water content, excised-leaf water loss, total chlorophyll, chlorophyll a and b, carotenoid and proline contents, plant height, sympodial branching, leaf area, bolls per plant, opened bolls plant, and seed cotton yield depended on water supply conditions and the genotypic composition of the genotypes. Based on the analysis of stress tolerance indices for morpho-yield and some physiological traits of cotton genotypes under different irrigation regimes, genotypes Namangan-77, Hapicala-19, 0-30, Zangi-Ota, Saenr Pena-85, S-2025, KK-602, SAD-35-11, and C-417 revealed tolerant to water deficit conditions. However, the cotton cultivars KK-1796, KK-1795, 1000, L-N1, S-9006, KK-1086, Catamarca 811, S-9008, L-N1, 141, C-4769, and L-45 were not good performers and susceptible to water stress conditions. Results concluded that soil drought conditions during the flowering stage disrupted physiological processes, including leaf relative water content and excised-leaf water loss.
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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 | 0,001 | 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 ».