Trait collection of spring durum wheat by pasta properties as a source of valuable starting material for breeding
Notice bibliographique
Résumé
Aim. To evaluate the genetic diversity of spring durum wheat accessions, to systematize them, to select reference accessions for pasta qualities and valuable economic traits, and to form a trait collection. Results and Discussion. 2016-2019 studies resulted in the trait collection by pasta qualities based on the genetic diversity of spring durum wheat accessions from the NCPGRU collection. The trait collection comprises 64 accessions from 11 countries (including 17 Ukrainian accessions; the foreign ones were received from the following countries: 22 accessions from Kazakhstan; nine – from Russia; three – from Italy; three – from France; three – from Azerbaijan; two – from Canada; Belarus, USA, Syria, and Albania provided one accessions each). The collection accessions represent one botanical species (Triticum durum Desf.) and seven varieties (var. falcatimelanopus, var. hordeiforme, var. leucomelan, var. leucurum, var. melanopus, var. muticohordeiforme, var. rubriprovinciale). The collection was formed by 20 traits, including; in addition to the main indicators of pasta qualities of grain (vitreousness, flour and pasta color, weight increase, volume increase, cooking loss, total pasta score), valuable economic traits were also studied: growing period, performance, plant height, resistance to diseases and lodging, thousand kernel weight, protein content in grain and flour. Eleven spring durum wheat accessions with high pasta qualities (the total score of 7.0-9.0 points) were identified: Meisa, Nadiusha, МІП Kseniia (UKR), Omskaia Biriuza, Dar Chernozemia 2 (RUS), Rozaliia (BLR), Boshak, Kustanayskaia 1, Asangaly 20 (KAZ), Valdyur (FRA), and Capeiti 8 (ITA). The collection comprises 12 valuable accessions registered with the NCPGRU: Kharkivska 27, Kharkivska 39, Terra, MIP Raiduzhna, Damsinskaia 40, Valnova, Capeiti 8, Senatore Cappelli, etc. Conclusions. Decline in the spring durum wheat area in Ukraine leads to the production of pasta mainly from bread wheat flour or from imported raw materials. Our research is focused on solving this problem. The trait collection by pasta qualities is of significant value for science and production. It is starting material to breed new productive cultivars with high grain quality and a set of important economic characteristics.
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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 ».