Assessment of the phenotypic diversity and agronomic performance of a Mediterranean lentil collection under rainfed conditions: towards efficient use in breeding programs for adaptation to Mediterranean-type environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The improvement of lentil productivity and resilience to climate change requires the deployment of breeding approaches and sustainable agronomic practices. Germplasm from the Mediterranean region could be an important source of useful traits for lentil breeding programs. Additionally, no-tillage could also contribute to maintaining lentil productivity in drought-prone environments. However, there are few studies on breeding for adaptation to no-tillage in lentil, as this practice can create growing conditions that differ from those under conventional tillage. The objectives of this study were to assess the genetic variability of a lentil collection in different environments, and to evaluate the significance of genotype by tillage system effect on grain yield and other agronomic traits. A Mediterranean lentil collection of 119 accessions was evaluated in Morocco (under no-till and conventional tillage) and in Turkey (during two growing seasons) under rainfed conditions. Moroccan landraces were the earliest to flower compared to landraces from Italy, Turkey, and Greece; however, advanced breeding lines flowered earlier than landraces. Turkish and Greek landraces displayed the highest mean values of plant height and hundred-seed weight, respectively. Advanced lines yielded more than landraces in all trials except in low-yielding environment (Adana in 2022 season) in which higher yield was recorded in Turkish landraces, followed by Moroccan landraces. The accessions identified in different environments could be used as donors in breeding programs. The effect of genotype × tillage interaction on grain yield was not significant, highlighting that the implementation of separate breeding programs for each tillage system may not be efficient.
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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 | 0,000 | 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 ».