MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2789340226 · doi:10.1007/s11032-018-0784-3

Multienvironment genomic variance decomposition analysis of open-pollinated Interior spruce (Picea glauca x engelmannii)

2018· article· en· W2789340226 sur OpenAlex
Omnia Gamal El‐Dien, Blaise Ratcliffe, Jaroslav Klápště, Ilga Porth, Charles Chen, Yousry A. El‐Kassaby

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueMolecular Breeding · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversité LavalCentre de Géomatique du QuébecUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFPInnovationsNational Science Foundation
Mots-clésHeritabilityGenetic gainBiologyPicea engelmanniiEpistasisTree breedingOpen pollinationSelection (genetic algorithm)Progeny testingGenetic correlationEvolutionary biologyGeneticsEcologyGenetic variationPollinationWoody plantPinus contortaPollenMachine learningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advantages of open-pollinated (OP) family testing over controlled crossing (i.e., structured pedigree) are the potential to screen and rank a large number of parents and offspring with minimal cost and efforts; however, the method produces inflated genetic parameters as the actual sibling relatedness within OP families rarely meets the half-sib relatedness assumption. Here, we demonstrate the unsurpassed utility of OP testing after shifting the analytical mode from pedigree- (ABLUP) to genomic-based (GBLUP) relationship using phenotypic tree height (HT) and wood density (WD) and genotypic (30k SNPs) data for 1126 38-year-old Interior spruce ( Picea glauca (Moench) Voss x P. engelmannii Parry ex Engelm.) trees, representing 25 OP families, growing on three sites in Interior British Columbia, Canada. The use of the genomic realized relationship permitted genetic variance decomposition to additive, dominance, and epistatic genetic variances, and their interactions with the environment, producing more accurate narrow-sense heritability and breeding value estimates as compared to the pedigree-based counterpart. The impact of retaining (random folding) vs. removing (family folding) genetic similarity between the training and validation populations on the predictive accuracy of genomic selection was illustrated and highlighted the former caveats and latter advantages. Moreover, GBLUP models allowed breeding value prediction for individuals from families that were not included in the developed models, which was not possible with the ABLUP. Response to selection differences between the ABLUP and GBLUP models indicated the presence of systematic genetic gain overestimation of 35 and 63% for HT and WD, respectively, mainly caused by the inflated estimates of additive genetic variance and individuals’ breeding values given by the ABLUP models. Extending the OP genomic-based models from single to multisite made the analysis applicable to existing OP testing programs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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