Application of Graphical Analysis and Principal Components in Investigating the Effect of Genotype × Trait (GT) in Maize Hybrids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to investigate the effect of genotype x trait and investigate grain yield and yield components and to select the most suitable hybrid in terms of traits, 20 maize hybrids were cultivated and investigated in the form of randomized complete block design (RCBD) in three replications in Karaj region. The results of the analysis of variance at the probability level of 0.01 showed that the effect of genotype in terms of all traits except for the traits of days until tassel dries, peduncle outside the flag leaf, tassel length, the number of fill seeds and the depth of the seeds are significantly different. Based on the mean comparison done by Duncan's method, G3, G6, G7 and G4 genotypes were identified as favorable hybrids and G17, G20, G19 and G18 hybrids were identified as unfavorable hybrids in terms of all evaluated traits. Based on the graphic analysis done on the data, the genotypes G5, G4, G6, G3, G9 and G14 can be identified as desirable hybrids. Also, based on the genotypes grouping diagram, the hybrids were grouped into 9 groups in terms of traits. The correlation diagram between the traits also indicated that the grain yield trait has a positive correlation with tassel length, leaf length, leaf width, and leaf surface traits. Based on the principal components analysis, the traits were named into 10 components, which are respectively: components of ear characteristics, time characteristics in terms of maturity, leaf characteristics, Characteristics of maize plant 1, characteristics of maize plant 2, physiological characteristics and germination, the crown part of the ear characteristics, grain characteristics, grain yield and characteristics of the ear head.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».