Benefitcost analysis of DNA marker-based selection in progenies of<i>Pinus radiata</i>seed orchard parents
Notice bibliographique
Résumé
The financial viability of DNA marker-based within-family selection (MBS) compared with full-sib family forestry was evaluated for Pinus radiata Donn. ex D. Don. Two traits were investigated: wood density (WD) and diameter at breast height (DBH, 1.4 m). Assuming 20 biallelic loci of equal additive effect controlling trait variation in 15 unrelated top full-sib families of P. radiata, marginal costs of quantitative trait loci (QTL) detection and selection were estimated based on an average of slightly less than five loci per family. We assumed a program where 10 genotypes per family per year were deployed over a 5-year period, and each replicated 100 000 times via fascicle cuttings methods. Estimated marginal costs were NZ$32 and NZ$72 per 1000 plants for WD and DBH, respectively. Genotyping costs were the single largest component for both traits. Genetic gains were estimated by modifying predicted log volumes (DBH) or proportion of structural-grade timber (WD) with and without pruning. Estimated genetic gains ranged from 3.2 to 3.4%. Net present values (assuming a 9.5% discount rate) ranged from an average of NZ$51 to NZ$621/ha. Results showed that MBS for DBH was more profitable than for WD, despite markedly higher costs of QTL detection. All trait-silviculture combinations showed financial gains with internal rates of return of 9% or greater, even when estimated revenues were decreased 70% from forecast revenues. While this analysis is based on a large number of assumptions, it is robust and the results show that significant financial gains from MBS are possible even when selection is based upon DNA markers linked to a few loci each of relatively small effect.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».