Use of Crop Growth Models with Whole‐Genome Prediction: Application to a Maize Multienvironment Trial
Notice bibliographique
Résumé
High throughput genotyping, phenotyping, and envirotyping applied within plant breeding multienvironment trials (METs) provide the data foundations for selection and tackling genotype × environment interactions (GEIs) through whole‐genome prediction (WGP). Crop growth models (CGM) can be used to enable predictions for yield and other traits for different genotypes and environments within a MET if genetic variation for the influential traits and their responses to environmental variation can be incorporated into the CGM framework. Furthermore, such CGMs can be integrated with WGP to enable whole‐genome prediction with crop growth models (CGM‐WGP) through use of computational methods such as approximate Bayesian computation. We previously used simulated data sets to demonstrate proof of concept for application of the CGM‐WGP methodology to plant breeding METs. Here the CGM‐WGP methodology is applied to an empirical maize ( Zea mays L.) drought MET data set to evaluate the steps involved in reduction to practice. Positive prediction accuracy was achieved for hybrid grain yield in two drought environments for a sample of doubled haploids (DHs) from a cross. This was achieved by including genetic variation for five component traits into the CGM to enable the CGM‐WGP methodology. The five component traits were a priori considered to be important for yield variation among the maize hybrids in the two target drought environments included in the MET. Here, we discuss lessons learned while applying the CGM‐WGP methodology to the empirical data set. We also identify areas for further research to improve prediction accuracy and to advance the CGM‐WGP for a broader range of situations relevant to plant breeding.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».