Genome-wide estimation of heritability and its functional components for flowering, defense, ionomics, and developmental traits in a geographically diverse population of <i>Arabidopsis thaliana</i>
Notice bibliographique
Résumé
Narrow-sense heritability (portion of the total phenotypic variation attributable to additive genetic effect, h2) is a critical parameter in plant breeding and genetics, but its estimation is difficult for populations with unknown pedigree information. This study applied a marker-based linear mixed model (LMM) analysis to estimate narrow-sense heritability and its seven functional components corresponding to SNPs in coding and noncoding regions for each of 107 flowering, defense, ionomics, and developmental traits in an Arabidopsis (Arabidopsis thaliana) population of 199 inbred lines with unknown genetic relatedness. Genetic relationship matrix (GRM) based on 214 051 SNPs and component GRMs based on seven subsets of SNPs were computed for LMM estimation of h2 and functional components contributing to h2, respectively. The h2 estimates for flowering traits were higher than those for defense, ionomics, and developmental traits, supporting a general view that the fitness-related traits have lower heritabilities than other traits. The function component owing to SNPs in coding (exon) regions was the least contributor to h2. Our LMM analysis provides an opportunity to gain a comprehensive view on heritability and its functional components for populations with unknown structure but with genome-wide DNA markers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».