Predicting progeny performance in common bean (<i>Phaseolus</i><i>vulgaris</i>L.) using molecular marker-based cluster analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recovery of superior individuals from a cross based solely on the phenotypic characteristics ofsingle-plant selections is inefficient because some traits, like yield, have low heritabilities, or because it is difficult to create the correct conditions for selection, as with disease resistance. In contrast, molecular markers are highly heritable and unaffected by environmental conditions. The objective of this study was to investigate the potential of molecular markers to identify superior lines in a breeding population by examining relationships between genetic distances (GDs) and phenotypic data for eight agronomic and architectural traits (branch angle, height, hypocotyl diameter, lodging, maturity, upper pods, pods per plant, and yield) obtained from three locations over a two-year period. From an elite common bean (Phaseolus vulgaris L.) cross, 110 recombinant inbred lines (RILs) and the two parents were screened with 116 random amplified polymorphic DNA (RAPD) markers. Pairwise GD values were calculated between each line and a selected "target" (the parent 'OAC Speedvale') using the Jaccard method and correlated to the trait data. The correlations were low and non-significant for all traits, except for branch angle (r = 0.30), maturity (r = -0.25), and pods per plant (r = 0.35). The lines were also grouped according to their cluster-based GD from the target parent using UPGMA cluster analysis. Trait data of lines within groups were combined and correlated to cluster-based GD. Correlation values were large and significant for all traits. Additionally, one-half of the top 10 yielding lines and nearly one-third of the best phenotypically ranked lines were present within the 13% of lines clustered nearest the target. A selection method using marker-based cluster analysis (MBCA) is suggested to assist phenotypic selection by directing a breeder's attention to a subsample of the population containing a high proportion of superior lines.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».