Crop Information Engine and Research Assistant (CIERA) for managing genealogy, phenotypic and genotypic data for breeding programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With the advent of next-generation marker platforms and phenomics in crop breeding programs, the volume of both the genotypic and phenotypic data produced has increased exponentially. Often the data remain underutilized if not properly collated, managed and accessed. Effective management of the data is paramount to making sound and timely decision on cross planning in order to accelerate genetic gain (ΔG) in crops for disease resistance, agronomic and end-use quality traits. Results To address the challenges in managing and efficient utilization of the sheer volume of data generated in a crop breeding program, we developed an electronic information system called the Crop Information Engine and Research Assistant (CIERA). The CIERA, written in Visual Basic, runs on the Microsoft Windows operating system and requires the .Net Framework 4.7 as well as the MySQL Community Server 5.7. The highly intuitive graphical user interface of CIERA includes user-friendly query tools to facilitate the collation of data across relevant phenotypic environments from its phenotypic data management database and can combine that information with the genealogy and genetic data from its genealogy management and genetic data management databases, respectively. Conclusions Using CIERA, breeders can build a comprehensive profile of germplasm, within a few minutes, to assist them in planning crosses for enhancing genetic gain by selecting superior lines for crosses.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».