Study of genetic divergence for forage yield and biochemical traits in sorghum [Sorghum bicolor L. Moench] germplasm
Notice bibliographique
Résumé
The present investigation was carried out with two hundred eighty sorghum germplasm lines in augmented block design at GBPUAT, Pantnagar under normal sown condition during the Kharif season 2018 and 2019. The observations were recorded on different yield contributing traits such as days to flowering, plant height, number of leaves; stem girth etc., quality traits such as protein content, total soluble solids, in vivo dry matter digestibility etc., and biochemical traits like cellulose content, silica content, and hemicelluloses etc. The statistical analysis for genetic diversity was done using hierarchical cluster analysis. The hierarchical cluster analysis revealed that significant amount of genetic diversity was present in sorghum germplasm with respect to different yield related traits, quality traits and biochemical traits. The 280 germplasm lines were grouped into XI distinct non-overlapping clusters. The highest number of genotypes was grouped into cluster-VIII (75) whereas cluster-XI exhibited only single genotype. The maximum intra-cluster distance was exhibited by cluster-II (58.202) whereas minimum intra-cluster distance was exhibited by cluster-XI (0.000). The clusters with high intra-cluster distances suggested that genotypes in these clusters were more genetic diverse than the genotypes in other clusters with low intra-cluster distances. The highest inter-cluster distance was observed between clusters-V and XI (341.437) suggested distant relationship between members of these two clusters and upon crossing the members of these two clusters will give more genetic diversity in segregating generation whereas the lowest inter-cluster distance was observed between clusters-VIII and IX (53.27) suggested a closer relationship between these two clusters and low degree of genetic diversity among the genotypes. Presence of substantial genetic diversity among the genotypes screened in the present study indicated that this material may serve as a good source for selecting the diverse parents for hybridization programme. In order to increase the possibility of isolating good trangressive segregants in the segregating generations it would be logical to attempt crosses between the diverse genotypes belonging to clusters separated by large inter-cluster distances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».