Estimation of genetic parameters for height using spatial analysis in Tsuga heterophylla full-sibling family trials in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-spatial and spatial analyses were carried out to study the effects on genetic parameters in ten-year height growth data across two series of 10 large second-generation full-sib progeny trials of western hemlock [Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.] in British Columbia. To account for different and complex patterns of environmental heterogeneity, spatial single trial analyses were conducted using an individual-tree mixed model with a two-dimensional smoothing surface with tensor product of B-spline bases. The spatial single trial analysis, in all cases, showed sizeable lower Deviance Information Criterion values relative to the non-spatial analysis. Also, fitting a surface displayed a consistent reduction in the posterior mean as well as a decrease in the standard deviations of error variance, no appreciable changes in the additive variance, an increase of individual narrow-sense heritability, and accuracy of breeding values. The tensor product of cubic basis functions of B-spline based on a mixed model framework does provide a useful new alternative to model different and complex patterns of spatial variability within sites in forest genetic trials. Individual narrow-sense heritabilities estimates from the spatial single trial analyses were low (average of 0.06), but typical of this species. Estimated dominance relative to additive variances were unstable across sites (from 0.00 to 1.59). The implications of these estimations will be discussed with respect to the western hemlock genetic improvement program in British Columbia.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».