Vernalisation and photoperiod responses of diverse wheat genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Context Wheat (Triticum aestivum L.) adaptation is highly dependent on crop lifecycle duration, particularly the time at which flowering occurs in a specific environment. Frost, low solar radiation, heat and drought can significantly reduce yield if a crop flowers too early or late. Wheat genotypes have different lifecycle durations determined by plant responses to temperature (thermal time accumulation and vernalisation) and photoperiod. These responses are largely controlled by five phenology genes (two PPD1 and three VRN1 genes). Advances in crop phenology modelling suggest that flowering time under field conditions could be accurately predicted with parameters derived from photoperiod and vernalisation responses obtained in controlled environments. Aims This study quantified photoperiod and vernalisation responses of 69 Australian wheat genotypes selected for diversity at the PPD1 and VRN1 loci. Methods Spring and winter genotypes were grown in four controlled environments at a constant temperature of 22°C with photoperiod (17 or 8 h) and vernalisation (0 or 8 weeks) treatments as factors. Key results Thermal time from coleoptile emergence to flowering in spring genotypes was typically decreased more by long photoperiod than by vernalisation; the opposite was true for winter genotypes. Spring genotypes that were sensitive to vernalisation contained a sensitive allele at the Vrn-A1 locus. Conclusions There is large diversity in phenological responses of wheat genotypes to photoperiod and vernalisation, including among those with matching multi-locus genotype. Implications Data from this study will be used to parameterise and test a wheat phenology model in a future study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».