Analysis of linear and non-linear genotype × environment interaction
Notice bibliographique
Résumé
The usual analysis of genotype × environment interaction (G × E) is based on the linear regression of genotypic performance on environmental changes (e.g., classic stability analysis). This linear model may often lead to lumping together of the non-linear responses to the whole range of environmental changes from suboptimal and super optimal conditions, thereby lowering the power of detecting G × E variation. On the other hand, the G × E is present when the magnitude of the genetic effect differs across the range of environmental conditions regardless of whether the response to environmental changes is linear or non-linear. The objectives of this study are: (i) explore the use of four commonly used non-linear functions (logistic, parabola, normal and Cauchy functions) for modeling non-linear genotypic responses to environmental changes and (ii) to investigate the difference in the magnitude of estimated genetic effects under different environmental conditions. The use of non-linear functions was illustrated through the analysis of one data set taken from barley cultivar trials in Alberta, Canada (Data A) and the examination of change in effect sizes is through the analysis another data set taken from the North America Barley Genome Mapping Project (Data B). The analysis of Data A showed that the Cauchy function captured an average of >40% of total G × E variation whereas the logistic function captured less G × E variation than the linear function. The analysis of Data B showed that genotypic responses were largely linear and that strong QTL × environment interaction existed as the positions, sizes and directions of QTL detected differed in poor vs. good environments. We conclude that (i) the non-linear functions should be considered when analyzing multi-environmental trials with a wide range of environmental variation and (ii) QTL × environment interaction can arise from the difference in effect sizes across environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».