Prospects for Cost‐Effective Genomic Selection via Accurate Within‐Family Imputation
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
Genomic selection has great potential to increase the efficiency of plant breeding, but its implementation is hindered by the high costs of collecting the necessary data. In this study we evaluated the potential of accurate within‐family imputation for enabling cost‐effective genomic selection. We have simulated a breeding program with inbred parents and their segregating progeny distributed among families, of which some were used as a training set and some were used as a prediction set. Parents were genotyped at high density (20,000 markers), while progeny were genotyped at high or low density (500, 200, 100, or 50 markers) and imputed. Low‐density markers were chosen to segregate within each family separately. The assumed low‐density genotyping costs accounted for this assumption. Six sets of scenarios were analyzed in which imputation was leveraged to maximize cost effectiveness of genomic selection by (i) decreasing the genotyping costs, (ii) increasing selection intensity by genotyping more individuals at fewer markers, or (iii) increasing prediction accuracy by genotyping more phenotyped individuals at fewer markers. The results show that, with a constant size of the training and prediction sets, the prediction accuracy was unimpaired when at least 200 low‐density markers were used. However, the return on investment was maximal (5.67 times that of the baseline scenario) when only 50 low‐density markers were used because that enabled maximal reduction in the genotyping costs and only minimal reduction in the prediction accuracy. Increasing either the training set or prediction set further increased the return on investment when imputed genotypes were used, but not when the true high‐density genotypes were used. The results show how plant breeding programs can implement genomic selection in a cost‐effective way.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle