Partitioning of genetic values associated with identified genotype and residual genotype
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A simplified partition procedure was developed to partition the genetic value associated with the identified genotype (a combined genotype of all quantitative trait loci (QTL) identified) and residual genotype. The simplified partition procedure does not require the construction of mixed model equations for both identified and residual genotypes, and therefore drastically reduces the computing requirements as compared with the direct partition procedure. Both the simplified and the direct partition procedures were shown to be equivalent theoretically and experimentally. The simplified partition procedure also applies to the partitioning of other random effects such as the partition of sire effect into two components (constant and interaction sire effects) without actually solving the mixed model equations of the partitioned sire model. The relative contribution of the identified loci and the residual genotypes to the genetic value of a trait depends on their correlation (ρqr) and the ratio of their genetic variances (σ2q/σ2r). Identifying more QTL or increasing QTL variance would add to the contribution of identified QTL to the total genetic value of a quantitative trait. However, the additional contribution of identifying each extra QTL increases at a decreasing rate when the correlation between identified and residual genotypes is positive, but at an increasing rate when the correlation is negative. An effective QTL‐assisted selection program should consider both direct and associated effects of the identified loci.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».