Efficiencies of Clonally Replicated and Seedling Testing for Spruce Breeding and Deployment Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic gains based on a genetic test using clonal replicates were compared to those based on a test using seedlings at the same gene diversity and testing effort levels using POPSIM™ Simulator. Three testing and deployment strategies targeting for white spruce (P. glauca [Moench] Voss) and black spruce (P. mariana (Mill.) B.S.P.) in New Brunswick were compared: seedling test with clonal seed orchard deployed as seedlings (CSO_ST), clonally replicated test with clonal seed orchard deployed as seedlings (CSO_CRT), and clonally replicated test deployed as a clone mix (MVF). The breeding populations (BP) were formed by balanced within-family selection and the production populations (PP) were selected by strong restriction on relatedness, i.e., no parent in common. Compared to the seedling test, the clonally replicated test resulted in faster accumulation of additive effects but quicker loss of additive variance in the BP, and this is particular true in the case of lower narrow-sense heritability or less non-additive genetic variance. The quicker loss in BP additive variance was overcompensated for by its faster accumulation in BP additive effect, resulting in higher gain in the clonally replicated test based PPs. Compared to the CSO_ST, the gain superiority of the CSO_CRT increased with generations, decreasing narrow-sense heritability or reducing the amount of non-additive variance. Implementing MVF was the most effective in terms of gain in most simulated cases and its superiority over the CSO_ST increased with generations, decreasing narrowsense heritability, or increasing non-additive genetic variance. Overall results demonstrated significant advantages of using clonally replicated test both for BP advancement and PP selection in most of the scenarios, suggesting that clonally replicated test should be incorporated into current spruce breeding strategies.
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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 | 0,001 | 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 ».