Variabilidad genetica y criterios de seleccion para calidad industrial de trigos introducidos en condiciones de temporal
Bibliographic record
Abstract
En el trigo harinero de temporal en México se han identificado las variables de calidad industrial con reducida variabilidad genética las cuales deben ampliarse para su aprovechamiento mediante la selección. Por lo que el objetivo de esta investigación fue estimar la variabilidad genética, heredabilidad y correlacionar variables de calidad que favorezcan el volumen de pan y su estabilidad, en trigos harineros de EE.UU. y Canadá, para utilizarlos como fuentes de variabilidad genética y favorecer la calidad panadera en los programas de fitomejoramiento. Se sembraron 16 genotipos en ocho localidades de temporal. Se midió el peso hectolítrico, contenido de proteína en harina, volumen de sedimentación, la relación tenacidad/extensibilidad, fuerza de la masa y el volumen de pan. La fuerza de la masa presentó el coeficiente de variación genética mayor (24.3) y heredabilidad alta (0.37). La proteína en harina y volumen de sedimentación asoció coeficientes de variación menores a 10 y valores aceptables de heredabilidad, 0.33 y 0.23, respectivamente. El volumen de pan y peso hectolítrico presentaron los coeficientes de variación genética y de heredabilidad más bajos, por lo que se deberán buscar fuentes genéticas nuevas para estos caracteres. El volumen de pan se correlacionó positivamente con el contenido de proteína, fuerza de la masa y volumen de sedimentación e inversamente con la relación tenacidad/ extensibilidad. Los genotipos Náhuatl F2000, Waldron, Ac Vista, Línea 2, Kronstad F2004 y Kulm mostraron muy buena estabilidad y volúmenes de pan mayores a 800 mL características deseables para la panificación. Con base en lo anterior, se encontraron genotipos que conjuntan volumen de pan alto con estabilidad adecuada los que pueden ser utilizados dentro del programa de mejoramiento genético.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".