Genotype–environment interaction and yield stability analysis of Colombian yellow diploid potato cultivars using mixed linear models and environmental covariates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several statistical methods have been developed to decompose the phenotypic response based mainly on the general means, the effect of the genotype, and its interaction with the environment, treating the environmental variance as a confounding factor. However, the estimation of the environmental effect from the traits evaluated would establish a dependency on the genotype, resulting in a lower fit and predictive potential of the model. The integration of environmental covariates into the models that associate edaphoclimatic characteristics with the traits of interest has been proposed, with the purpose of increasing the predictive potential and the variance contained by the models. The aim of this study was to evaluate the sensitivity of the traits of interest in yellow diploid potato ( Solanum tuberosum L. Group: Phureja) crops to environmental covariates, selecting the most relevant covariates as parameters in empirical multiple regression models based on environmental variance. The results showed high yield variability due to covariates of the water component, while the quality traits were mainly affected by traits of the energetic and physicochemical components of the soil. The adjusted models explained the variance intrinsically due to the environment, reaching adjustments greater than 20%. Therefore, it is concluded that the traits have a high phenotypic sensitivity, and the incorporation of environmental covariates into the genotype‐by‐environment interaction analysis models could improve the understanding of the stability and adaptability of cultivars from the data obtained in multi‐environment trials.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».