(Combining Ability and Gene Action Controlling Morpho-Agronomical Traits in Bread Wheat Genotypes under Non-Stressed and Drought-Stressed Conditions)
Notice bibliographique
Résumé
The study assessed six parents of bread wheat and their 15 F1 crosses under normal and drought stress conditions to evaluate genotypic variation. Results showed highly significant genotypic and genotype-environment (G × E) interactions across all traits, indicating substantial variability and differential responses among genotypes. Under normal conditions, Diebera and Pectora were earliest to flower, while Canada-462 and Giza-171 were earliest under drought. Canada-462, Diebera, and Sids-12 consistently exhibited superior performance for traits like plant height, spike length, and grain yield. Their crosses, particularly P1 × P2, P1 × P3, and P2 × P6, also performed best under both conditions. Drought stress caused notable reductions in all traits, especially grain yield (up to 21.07% in parents). Drought susceptibility index (DSI) identified tolerant parents (Pectora, Sahel-1, Giza-171, and Sids-12) and crosses (e.g., P4 × P6, P5 × P6). Combining ability analysis showed that both additive (GCA) and non-additive (SCA) gene actions were significant, with non-additive effects predominating in most traits. Heritability estimates were higher in broad sense than narrow sense. Overall, the results highlight promising parents and crosses for breeding drought-tolerant wheat with enhanced yield and adaptability, emphasizing the utility of both additive and dominance gene actions in selection strategies.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».