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Enregistrement W1517463313 · doi:10.1111/j.1740-0929.2007.00493.x

Efficiency of quantitative trait loci‐assisted selection in correlations between identified and residual genotypes

2008· article· en· W1517463313 sur OpenAlexaff
Ching Y. Lin

Notice bibliographique

RevueAnimal Science Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative trait locusHeritabilitySelection (genetic algorithm)BiologyGenotypeGeneticsTraitGenetic correlationResidualGenetic variationMathematicsGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study quantified the efficiency of quantitative traits loci (QTL)‐assisted selection in the presence of correlations ( ρ qr ) between identified ( q ) and residual ( r ) genotypes. Two levels of heritability (h 2 = 0.1 or 0.3), two levels of correlation ( ρ qr = −0.3 or 0.3) and five proportions of genetic variance explained by QTL detected ( = 0.1, 0.2, 0.4, 0.6 or 0.8) were combined to give 20 scenarios in all. QTL‐assisted selection placed a larger index weight on the QTL genotype than on the phenotype in 17 of 20 scenarios, yielding a greater response in the QTL genotype than in residual genotype. Although QTL‐assisted selection was superior to phenotypic selection in all 20 scenarios, QTL‐assisted selection showed a greater advantage over phenotypic selection when ρ qr was positive than when ρ qr was negative. Doubling the proportion of detected QTL variance to genetic variance does not result in a twofold increase in the genetic response to QTL‐assisted selection, suggesting that economic returns diminish for each additional cost of detecting extra QTL. The correlation between q and r would make the interpretation (or prediction) of QTL effects difficult and QTL‐assisted selection strategy must consider the joint effect of q and r . When q and r are not independent, a failure to account for ρ qr in QTL‐assisted selection would underestimate the genetic responses when ρ qr is positive, but overestimate the genetic responses when ρ qr is negative. Estimation bias is more serious at high heritability than at low heritability. Accounting for ρ qr would improve the efficiency of QTL‐assisted selection and the accuracy of QTL detection. The generalized procedure developed in this study allows for quantifying the efficiency of QTL‐assisted selection and assessing estimation bias for ignoring the correlation between q and r for all possible combinations of h 2 , ρ qr , and .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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