GGEbiplot—A Windows Application for Graphical Analysis of Multienvironment Trial Data and Other Types of Two‐Way Data
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Plant breeding trials produce quantities of data and finding the useful information within that data has historically been a major challenge of plant breeding. A recently developed graphical data summary, called GGEbiplot, can aid in data exploration. GGEbiplot is a Windows application that performs biplot analysis of two‐way data that assume an entry × tester structure. GGEbiplot analyzes the data and outputs the results as an image, and it also produces an interactive show of the data. It allows interactive visualization of the biplot from various perspectives. A multienvironment trial data set, in which cultivars are entries and environments are testers, was used to demonstrate the functions of GGEbiplot. These include but are not limited to: (i) ranking the cultivars based on their performance in any given environment, (ii) ranking the environments based on the relative performance of any given cultivar, (iii) comparing the performance of any pair of cultivars in different environments, (iv) identifying the best cultivar in each environment, (v) grouping the environments based on the best cultivars, (vi) evaluating the cultivars based on both average yield and stability, (vii) evaluating the environments based on both discriminating ability and representativeness, and (viii) visualizing all of these aspects for a subset of the data by removing some of the cultivars or environments. GGEbiplot has been applied to visual analysis of genotype × environment data, genotype × trait data, genotype × marker data, and diallel cross data.
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La notice
- Revue
- Agronomy Journal
- Thématique
- Genetics and Plant Breeding
- Domaine
- Agricultural and Biological Sciences
- Établissements canadiens
- University of Guelph
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- BiplotCultivarRepresentativeness heuristicRanking (information retrieval)Computer scienceDiallel crossData miningArtificial intelligenceStatisticsMathematicsAgronomyBiologyGenotype
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui