Efficiency of quantitative trait loci‐assisted selection in correlations between identified and residual genotypes
Notice bibliographique
Résumé
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 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».