Environment X(환경 X)란 무엇입니까?
Environment X 환경 X - ILC482 (mid-maturity genotype) × cold northwest environment × SI Pod-60 (supplementary irrigation of 60 mm at pod filling) was the best G × E × M interaction due to optimum WUE (6. [1] 27%), followed by the environment × genotype interaction (4. [2] However, studies examining the combined environment × age effect on both leaf anatomy and photosynthesis are scarce, and none have been carried out in short-lived plants. [3]ILC482(중간 성숙 유전자형) × 추운 북서 환경 × SI Pod-60(꼬투리 충전 시 60mm의 추가 관개)은 최적의 WUE(6. [1] 27%), 그 다음이 환경 × 유전자형 상호작용(4. [2] 그러나 잎의 해부학과 광합성 모두에 대한 결합된 환경 × 연령 효과를 조사한 연구는 드물고 수명이 짧은 식물에서 수행된 연구는 없습니다. [3]
genotype × environment 유전자형 × 환경
Wheat is a major crop worldwide whose Nc dilution curves developed under different conditions (genotype × environment × management) show large parameter variations. [1] It is clear that genomics, armed with diversity, is set to lead the way in Brassica improvement; however, a multidisciplinary plant breeding approach that includes phenotype = genotype × environment × management interaction will ultimately ensure the selection of resilient Brassica varieties ready for climate change. [2] A critical %N curve for tall fescue was obtained using the Bayesian method across 14 unique genotype × environment × management (G × E × M) conditions (Nc = 3. [3]밀은 다양한 조건(유전자형 × 환경 × 관리)에서 개발된 Nc 희석 곡선이 큰 매개변수 변화를 나타내는 전 세계적으로 주요 작물입니다. [1] 다양성으로 무장한 유전체학이 브라시카 개선을 주도할 것이 분명합니다. 그러나 표현형 = 유전자형 × 환경 × 관리 상호 작용을 포함하는 다학문 식물 육종 접근법은 궁극적으로 기후 변화에 대비한 회복력이 있는 브라시카 품종의 선택을 보장할 것입니다. [2] 톨 페스큐에 대한 임계 %N 곡선은 14개의 고유한 유전자형 × 환경 × 관리(G × E × M) 조건(Nc = 3)에서 베이지안 방법을 사용하여 얻어졌습니다. [3]
X Environment X
The objective of this paper is to show how to use multivariate Bayesian analysis for estimating random effects of genotype x environment and genotype x environment x trait combinations, and for computing genotypic and phenotypic correlations among traits and environments. [1] Coupling crop growth models and remote sensing provides the potential to improve our understanding of the genotype x environment x management (G × E × M) variability of crop growth on a global scale. [2]이 논문의 목적은 유전자형 x 환경과 유전자형 x 환경 x 형질 조합의 무작위 효과를 추정하고 형질과 환경 간의 유전형 및 표현형 상관 관계를 계산하기 위해 다변량 베이지안 분석을 사용하는 방법을 보여주는 것입니다. [1] 작물 성장 모델과 원격 감지를 결합하면 전 세계적으로 작물 성장의 유전자형 x 환경 x 관리(G x E x M) 가변성에 대한 이해를 향상시킬 수 있습니다. [2]
Programming Environment X
We illustrate the use of multi-level modeling on the basis of a multi-level reference model for smart grid cybersecurity created using the Flexible Meta Modeling and Execution Language (FMMLx), and briefly showcase an implementation in the integrated modeling and programming environment XModeler. [1] One such tool is the web-based LOGO programming environment XLogoOnline which was introduced a few years ago [49]. [2]FMMLx(Flexible Meta Modeling and Execution Language)를 사용하여 생성된 스마트 그리드 사이버 보안을 위한 다중 레벨 참조 모델을 기반으로 다중 레벨 모델링의 사용을 설명하고 통합 모델링 및 프로그래밍 환경 XModeler에서의 구현을 간략하게 보여줍니다. [1] 그러한 도구 중 하나는 몇 년 전에 소개된 웹 기반 로고 프로그래밍 환경 XLogoOnline입니다[49]. [2]