Evaluating the accuracy of genomic prediction of growth and wood traits in two <i>Eucalyptus</i> species and their F <sub>1</sub> hybrids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Genomic prediction is a genomics assisted breeding methodology that can increase genetic gains by accelerating the breeding cycle and potentially improving the accuracy of breeding values. In this study, we used 41,304 informative SNPs genotyped in a Eucalyptus breeding population involving 90 E.grandis and 78 E.urophylla parents and their 949 F 1 hybrids to develop genomic prediction models for eight phenotypic traits - basic density and pulp yield, circumference at breast height and height and tree volume scored at age thee and six years. Based on different genomic prediction methods we assessed the impact of the composition and size of the training/validation sets and the number and genomic location of SNPs on the predictive ability (PA). Results Heritabilities estimated using the realized genomic relationship matrix (GRM) were considerably higher than estimates based on the expected pedigree, mainly due to inconsistencies in the expected pedigree that were readily corrected by the GRM. Moreover, GRM more precisely capture Mendelian sampling among related individuals, such that the genetic covariance was based on the actual proportion of the genome shared between individuals. PA improved considerably when increasing the size of the training set and by enhancing relatedness to the validation set. Prediction models trained on pure species parents could not predict well in F 1 hybrids, indicating that model training has to be carried out in hybrid populations if one is to predict in hybrid selection candidates. The different genomic prediction methods provided similar results for all traits, therefore GBLUP or rrBLUP represents better compromises between computational time and prediction efficiency. Only slight improvement was observed in PA when more than 5,000 SNPs were used for all traits. Using SNPs in intergenic regions provided slightly better PA than using SNPs sampled exclusively in genic regions. Conclusions Effects of training set size and composition and number of SNPs used are the most important factors for model prediction rather than prediction method and the genomic location of SNPs. Furthermore, training the prediction model on pure parental species provide limited ability to predict traits in interspecific hybrids. Our results provide additional promising perspectives for the implementation of genomic prediction in Eucalyptus breeding programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».