Evaluación de rasgos de calidad en relación con la cosecha mecánica para seleccionar materiales excelentes en los recursos genéticos de L
Autores: Lin, Feng; Wang, Meng; Zhao, Nan; Zhang, Yubo; Wang, Weiran; Yang, Jing; Wan, Sumei; Li, Jianping; Aierxi, Alifu; Chen, Guodong; Kong, Jie
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Evaluación de rasgos de calidad en relación con la cosecha mecánica para seleccionar materiales excelentes en los recursos genéticos de L
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Algodón de isla marina
Cosecha mecánica
Recursos de germoplasma
Características
Tasa de defoliación
Diversidad genética
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
El algodón Sea Island es conocido por su calidad de fibra superior. Aunque la cosecha mecánica tiene el potencial de aumentar significativamente la eficiencia y reducir el costo de producción del algodón Sea Island, todavía hay poca investigación en esta área. En este estudio, analizamos 240 recursos genéticos de algodón Sea Island y evaluamos 19 rasgos relacionados con la cosecha mecánica. El coeficiente de variación varió del 5.42% al 66.96%, y el índice de diversidad genética osciló entre 1.57 y 2.07. En la mayoría de los rasgos estudiados, hubo una fuerte correlación entre la altura de la primera rama fructífera y la tasa de defoliación. Los 19 rasgos se categorizaron en 6 grupos factoriales mediante análisis de componentes principales, en los que el factor de defoliación contribuyó más (30.89%). El análisis de conglomerados dividió los 240 accesiones de algodón en cuatro grupos principales, siendo el segundo grupo el que mostraba características favorables para la cosecha mecánica, como una tasa de defoliación más alta y una mayor altura de la primera rama fructífera. Mediante regresión paso a paso, se construyó un modelo con la puntuación de evaluación conjunta F como variable de respuesta y ocho rasgos como predictores: Y = -7.2 + 0.01X + 0.23X + 0.192X + 0.038X + 0.007X + 0.014X + 0.025X + 2.952X. Se identificaron materiales seleccionados adecuados para la cosecha mecánica, como MoShi729. Este estudio proporciona valiosos conocimientos teóricos sobre la cosecha mecánica de los recursos genéticos de algodón Sea Island e identifica materiales prometedores para programas de cría dirigidos y de mejora.
Descripción
El algodón Sea Island es conocido por su calidad de fibra superior. Aunque la cosecha mecánica tiene el potencial de aumentar significativamente la eficiencia y reducir el costo de producción del algodón Sea Island, todavía hay poca investigación en esta área. En este estudio, analizamos 240 recursos genéticos de algodón Sea Island y evaluamos 19 rasgos relacionados con la cosecha mecánica. El coeficiente de variación varió del 5.42% al 66.96%, y el índice de diversidad genética osciló entre 1.57 y 2.07. En la mayoría de los rasgos estudiados, hubo una fuerte correlación entre la altura de la primera rama fructífera y la tasa de defoliación. Los 19 rasgos se categorizaron en 6 grupos factoriales mediante análisis de componentes principales, en los que el factor de defoliación contribuyó más (30.89%). El análisis de conglomerados dividió los 240 accesiones de algodón en cuatro grupos principales, siendo el segundo grupo el que mostraba características favorables para la cosecha mecánica, como una tasa de defoliación más alta y una mayor altura de la primera rama fructífera. Mediante regresión paso a paso, se construyó un modelo con la puntuación de evaluación conjunta F como variable de respuesta y ocho rasgos como predictores: Y = -7.2 + 0.01X + 0.23X + 0.192X + 0.038X + 0.007X + 0.014X + 0.025X + 2.952X. Se identificaron materiales seleccionados adecuados para la cosecha mecánica, como MoShi729. Este estudio proporciona valiosos conocimientos teóricos sobre la cosecha mecánica de los recursos genéticos de algodón Sea Island e identifica materiales prometedores para programas de cría dirigidos y de mejora.