Optimization of selection of highly productive winter common wheat genotypes using selection indices
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the current study was to estimate the informativeness of selection indices based on morphometric indicators and productivity elements of winter common wheat varieties in the Lower Volga region. Field trials were carried out in the selection crop rotation of the FSBSI “FARC of South-East”, Saratov. Climate zone was the Lower Volga region. The objects of the study were 14 varieties and promising lines of winter common wheat harvested in 2023 and 2024. The soil was low-power southern blackearth with solonetz patches; the wheat was sown black fallow. The productivity was recorded in two field repetitions. There were used dispersion and correlation methods of research. There were studied such selection indices as productivity, attraction, prospects, filling, ear potential, linear density of a ear, Mexican, Canadian, Poltava. All indicators were ranked from maximum to minimum. According to weather conditions, 2023 could be called favorable in general, and 2024 unfavorable. High productivity rank was found in the varieties ‘Podruga’, ‘Anastasiya’, ‘Kalach 60’, ‘Zhemchuzhina Povolzhya’ and the line ‘Santa/Kalach 60’. There is a high correlation between grain productivity and productivity index. Under unfavorable growing conditions, there have been also selected high-attraction varieties. In both years of research, one could rely on the productivity indices and attraction. Under more favorable conditions, selection could also be concentrated on indices of prospects, ear potential and filling. Such indices as Poltava, Canadian, linear density, plant productivity should be taken into account in arid conditions, since it is problematic to rely on them in favorable conditions. When analyzing the average rating estimation for selection indices for two years, there were identified 5 groups of variety samples according to the time of their development and plant height. Similar ranking schemes for the studied forms of winter wheat, with some changes, were obtained both in a favorable and an arid year. Thus, based on the experimental data, there can be argued that the use of selection indices in a complex, relying on the identified correlations with productivity, will give a positive result in breeding.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».