Using soybean pedigrees to identify genomic selection signatures associated with long-term breeding for cultivar improvement
Notice bibliographique
Résumé
Genetic hitchhiking methods used to uncover selection signatures related to traits of agronomic importance in crops have primarily been used at the level of domestication by comparing groups of wild germplasm to landraces or elite breeding lines. In this study, two groups of cultivars defined by an elite Canadian soybean cultivar, ‘OAC Bayfield’, were compared to identify selection signatures related to long-term breeding within a specific region. Cultivars were assigned to either a pre- or post-OAC Bayfield group. Of the 162 simple sequence repeat markers used to genotype members of the pedigree, 14 were fixed and 19 exhibited a selective signature. An in silico analysis compared the results in this study to quantitative trait loci (QTL) reported in SoyBase and showed that 18 out of the 19 markers with a selective signature were associated with at least one QTL. From the 80 QTL associated with the 18 markers, half were related to plant architecture, yield, or maturity. In addition, the number and type of QTL associated with the fixed versus selected loci differed, particularly for yield. Genomic regions exhibiting a selection signature may contain important loci that either need to be conserved for agronomic performance or be targeted for introgressive breeding and germplasm enrichment.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».