Genetic Analysis And Character Association In Bread Wheat (Triticum Aestivum L.) Under Terminal Heat Stress
Notice bibliographique
Résumé
Wheat is a thermo-sensitive long day crop. High temperature during reproductive and grain filling stages causes significant yield losses to wheat. The characters affecting yield under heat stress are predicted by correlation analysis. In this study 25 germplasm, developed and recommended by the International Centre for Agricultural Research in the Dry Areas, Beirut and Lebanon were selected for performing genetic analysis and character association study under terminal heat stress. Field emergence, Days to 50% heading, Days to maturity, Plant Height(cm), Number of effective tiller/Plant, Spike length(cm), Biomass(kg), Thousand grain weight(g) and Yield(g/m²) were estimated for genetic parameters. All of the 13 morphological traits were found statistically significantly different among the 25 genotypes. Grain yield was found highest in Terbol followed by 29872(200.33 g/m2 ), 29502(154.00 g/m2 ) and 29821(147.09 g/m2 ).The PCV values were higher than the GCV values in all cases, indicating the influence of the environmental effect on the expression of these characters. Thousand Grain Weight, Relative Water Content and Biomass were found with high heritability coupled with high genetic advance, so selection may be rewarded based on those features. 29945, 29610, 30140, 29690, 29992, 29703, 29872, 29502 have been identified as the most promising germplasm for terminal heat tolerance, which can be used in future breeding programmes
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».