Field Screening of Diverse Soybean Germplasm to Characterize Their Adaptability under Long-Day Condition
Notice bibliographique
Résumé
Soybean is a short-day crop, and its sensitivity to photoperiod is an important trait for its adaptability. Rapid changes in the climate on a global scale could be a threat to future food security. There is a need to increase the heat tolerance of soybean to sustain its production. The availability of global germplasm provides plant breeders with the opportunity to explore the genetic potential of the existing soybean germplasm. For this purpose, a panel of 203 soybean accessions from different global climatic zones was evaluated for adaptability under long-day conditions. Field screening of the soybean germplasm was conducted over two consecutive years, 2016 and 2017, in Faisalabad, Pakistan. This study screened 15 diverse soybean accessions that exhibited economically viable yields in both years, i.e., 1500–2200 kg/ha. Data related to plant height, node number, pods per plant, seeds per plant, seed weight per plant, hundred-grain weight, and total yield were recorded. Two soybean accessions, PI548271 (MG-IV) and PI553039 (MG-IV,) produced the highest yield in both years. The genotypic and phenotypic coefficients of variance, broad-sense heritability, and genetic advances observed in their yields were also high. These results highlight the potential pre-existing genetic variation required to improve the adaptation of soybean to long-day conditions. Some of the accessions identified in the current study could be recommended for general cultivation under long-day and high-temperature conditions.
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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 | 0,000 | 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 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 ».