Study of the parent material of soft winter wheat for breeding for grain quality
Notice bibliographique
Résumé
The sources of valuable traits for targeted use in the breeding of new winter wheat varieties with improved quality traits are presented. The results of the evaluation of the parent material on the expression of economically valuable features in the collection samples of soft winter wheat are presented. The paper presents data on 31 varieties of different ecological and geographical origin. Field experiments were conducted in 2018-2020 in the breeding rotation under the conditions of the southern zone of the Rostov region. Quality indicators of the varieties: thousand grain weight, protein content, quantity and quality of gluten in the grain, grain unit, total vitreousness, baking properties were determined by standard methods and GOSTs. As a result of the clustering of varieties, it is shown that the breeding program to create adaptive varieties with high grain quality should include as basic parent material the varieties which are included in the 5th and 6th clusters L-19578 (Russia), Etana (Germany), Warwick (Canada), Akter (Germany), MV-15-09 (Hungary), Simonida (Serbia), GK Hollo (Hungary), Webster (Canada), Wisdom (Canada), No. 42 CIMMYT (USA), and KS 96 WGRC 37 (USA). These varieties showed good results in the southern zone of the Rostov region. The other varieties of the collection nursery are recommended to be included in the breeding work in accordance with the principle of complementarity, as mutually complementary varieties in the expression of a particular trait or property.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».