Testcross performance and combining ability of early-medium maturing quality protein maize inbred lines in Eastern and Southern Africa
Notice bibliographique
Résumé
Limited commercial quality protein maize (QPM) varieties with low grain yield potential are currently grown in Eastern and Southern Africa (ESA). This study was conducted to (i) assess the performance of single-cross QPM hybrids that were developed from elite inbred lines using line-by-tester mating design and (ii) estimate the general (GCA) and specific (SCA) combining ability of the QPM inbred lines for grain yield, agronomic and protein quality traits. One hundred and six testcrosses and four checks were evaluated across six environments in ESA during 2015 and 2016. Significant variations (P ≤ 0.01) were observed among environments, genotypes and genotype by environment interaction (GEI) for most traits evaluated. Hybrids H80 and H104 were the highest-yielding, most desirable, and stable QPM hybrids. Combining ability analysis showed both additive and non-additive gene effects to be important in the inheritance of grain yield. Additive effects were more important for agronomic and protein quality traits. Inbred lines L19 and L20 depicted desirable GCA effects for grain yield. Various other inbred lines with favorable GCA effects for agronomic traits, endosperm modification, and protein quality traits were identified. These inbred lines could be utilized for breeding desirable QPM cultivars. The QPM hybrids identified in this study could be commercialized after on-farm verification to replace the low-yielding QPM hybrids grown in ESA.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».