Simultaneously accounting for population structure, genotype by environment interaction, and spatial variation in marker–trait associations in sugarcaneThis article is one of a selection of papers from the conference “Exploiting Genome-wide Association in Oilseed Brassicas: a model for genetic improvement of major OECD crops for sustainable farming”.
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
Few association mapping studies have simultaneously accounted for population structure, genotype by environment interaction (GEI), and spatial variation. In this sugarcane association mapping study we tested models accounting for these factors and identified the impact that each model component had on the list of markers declared as being significantly associated with traits. About 480 genotypes were evaluated for cane yield and sugar content at three sites and scored with DArT markers. A mixed model was applied in analysis of the data to simultaneously account for the impacts of population structure, GEI, and spatial variation within a trial. Two forms of the DArT marker data were used in the analysis: the standard discrete data (0, 1) and a continuous DArT score, which is related to the marker dosage. A large number of markers were significantly associated with cane yield and sugar content. However, failure to account for population structure, GEI, and (or) spatial variation produced both type I and type II errors, which on the one hand substantially inflated the number of significant markers identified (especially true for failing to account for GEI) and on the other hand resulted in failure to detect markers that could be associated with cane yield or sugar content (especially when failing to account for population structure). We concluded that association mapping based on trials from one site or analysis that failed to account for GEI would produce many trial-specific associated markers that would have low value in breeding programs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle