INHERITANCE OF MORPHO-ECONOMIC TRAITS AND COMBINING ABILITY ANALYSIS IN INTRASPECIFIC HYBRIDS OF GOSSYPIUM BARBADENSE L.
Notice bibliographique
Résumé
In intraspecific F1 diallel hybrids of Gossypium barbadense L., the inheritance study of traits plant height, boll weight, plant productivity, and 1000-seed weight, with combining ability analysis took place in 2020–2022 at the Institute of Genetics and Plant Experimental Biology, Academy of Sciences, Uzbekistan. These polygenic traits’ inheritance showed different ways in the fine-fiber cotton F1 hybrids. The plant height trait’s inheritance with overdominance and intermediate level of the high/low-performance cultivars. The boll weight trait was mainly in negative overdominance with incomplete dominance of the low-performance cultivar. The inheritance of seed cotton yield had the positive overdominance main control, while the 1000-seed weight had negative and positive overdominance. According to combining ability analysis, the highest positive general combining ability effects resulted in fine-fiber cotton cultivars Surkhan-14 (ĝi = 8.71) and Bo'ston (ĝi =1.86) for plant height, Guzor (ĝi = 0.12) for boll weight, in genotypes Marvarid (ĝi = 2.44) and Surkhan-14 (ĝi = 2.95) for plant productivity, and in cultivars Marvarid (ĝi = 2.3) and Guzor (ĝi = 2.8) for 1000-seed weight. The F1 hybrids Guzor × Surkhan-14, Marvarid × Bo'ston, and Bo'ston × Surkhan-14 showed the highest positive and desirable specific combining ability effects for 1000-seed weight and seed cotton yield. Results concluded that fine-fiber cotton cultivars Marvarid, Surkhan-14, and Guzor can benefit as initial breeding material in selecting high-yielding cotton cultivars.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».