ISSN: 2329-8863

作物科学と技術の進歩

オープンアクセス

当社グループは 3,000 以上の世界的なカンファレンスシリーズ 米国、ヨーロッパ、世界中で毎年イベントが開催されます。 1,000 のより科学的な学会からの支援を受けたアジア および 700 以上の オープン アクセスを発行ジャーナルには 50,000 人以上の著名人が掲載されており、科学者が編集委員として名高い

オープンアクセスジャーナルはより多くの読者と引用を獲得
700 ジャーナル 15,000,000 人の読者 各ジャーナルは 25,000 人以上の読者を獲得

インデックス付き
  • CAS ソース インデックス (CASSI)
  • 索引コペルニクス
  • Google スカラー
  • シェルパ・ロミオ
  • 環境研究へのオンライン アクセス (OARE)
  • Jゲートを開く
  • アカデミックキー
  • ジャーナル目次
  • Global Online Research in Agriculture (AGORA) へのアクセス
  • レフシーク
  • ハムダード大学
  • エブスコ アリゾナ州
  • OCLC-WorldCat
  • 学者の舵取り
  • SWBオンラインカタログ
  • パブロン
  • ユーロパブ
このページをシェアする

抽象的な

Principal Component Analysis for Yield and Yield Attributed Traits in Lowland Rice (Oryza sativa L.) Genotypes

Dejen Bekis, Hussein Mohammed, Bayuh Belay

Principal component analysis was utilized to determine the variation and to estimate the relative contribution of various characters for total variability. The experiment was laid out using randomized block design with three replications during 2017/2018 main cropping season at Fogera, Ethiopia. The first four principal components axes accounted for 85.3% cumulative variance of the total variability for seventeen agronomic characters. PC1, PC2, PC3 and PC4 explained 44.15%, 19.31%, 14.913% and 6.97% of variation from the total variation, respectively. Thus, maximum variation was found in first PC; therefore, selection for characters under PC1 would be desirable. The variability in PC1 was accounted by flag leaf length, panicle length, days to heading and days to 50% flowering, while PC2 was accounted by harvest index. For future breeding program that employ hybridization, parental material selection should be carried out considering principal components influence to breeders’ interest.

免責事項: この要約は人工知能ツールを使用して翻訳されており、まだレビューまたは確認されていません。