Male reproductive success and pedigree error in red spruce open-pollinated and polycross mating systems
Notice bibliographique
Résumé
Open-pollinated and polycross mating systems are widely used in forest genetics and breeding to quickly, simply, and inexpensively generate progenies assumed to be related as half-sibs (coefficient of relationship, r = 0.25) from a random mating population. However, nonrandom mating, such as unequal male reproductive success (RS) or selfing, can increase the genetic correlation among offspring, and thus, genetic variance and heritability are overestimated. Conversely, pedigree errors will cause additive genetic variance and heritability to be underestimated. Unequal male reproductive success and three types of potential pedigree errors (volunteers, mishandled maternal identities, and foreign pollen) were detected in operational open-pollinated and polycross red spruce ( Picea rubens Sarg.) progeny tests, through paternity testing using microsatellite (simple sequence repeat) DNA markers. The potential impact of unequal RS and pedigree errors on quantitative genetic parameters is discussed. Paternity and parentage analyses could be used to reconstruct the pedigree of any plantation consisting of sibships, where candidate parents (e.g., members of seed orchard) can be identified. This offers an alternative to traditional progeny testing for estimation of quantitative genetic parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».