MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6920398937 · doi:10.60692/ntrrf-5x092

Genetic Analysis of Yield and Yield Contributing Quantitative Traits in Bread Wheat Under Sodium Chloride Salinity

2013· article· en· W6920398937 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiallel crossHeritabilityHeterosisCultivarYield (engineering)SalinityMating designAdditive genetic effects

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genetic basis of salt tolerance was investigated in six bread wheat cultivars (Local white, Pavon, Pasban 90, Frontana, Tobari 66 and Chakwal 97) differing in salinity tolerance, and their F1 crosses made in a half diallel mating design. The F1s and parents were germinated in pots, and were subjected to 200 mM NaCl salt stress after one month. Most of the crosses had high heterosis for yield suggesting that breeding for high yield under salt stress is possible. Narrow sense (h2 N) heritability estimates ranged from 0 to 51%, whereas broad sense (h2 B) heritability estimates ranged from 25 to 84 % for the studied traits. Additive genetic effects were significant for days to heading, days to maturity, plant height and fertile tillers plant-1, suggesting that early selection could be useful to bring desirable changes in these characters under NaCl stress. Dominance effects were significant for yield and yield contributing traits, indicating that selection for yield under NaCl stress would be effective in later generations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreater South Information SystemMême sujetGenetics and Plant BreedingTravaux en français237 207