Genomic selection for lentil breeding: empirical evidence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genomic selection (GS) is a type of marker-based selection which was initially suggested for livestock breeding and is being encouraged for crop breeding. Several statistical models and approaches have been developed to implement GS; however, none of these methods have been tested for use in lentil breeding. This study was conducted to evaluate different GS models and prediction scenarios based on empirical data and to make recommendations for designing genomic selection strategies for lentil breeding. We evaluated nine single-trait models, two multiple-trait models, and models that account for population structure and genotype-by-environment interaction (GEI) using a lentil diversity panel and two recombinant inbred lines (RIL) populations that were genotyped using a custom exome capture assay. Within-population, across-population and across-environment predictions were made for five phenology traits. Prediction accuracy varied among the evaluated models, populations, prediction scenarios, traits, and statistical models. Single-trait models showed similar accuracy for each trait in the absence of large effect QTL but BayesB outperformed all models when there were QTL with relatively large effects. Models that accounted for GEI and multiple-trait (MT) models increased prediction accuracy for a low heritability trait by up to 66% and 14% but accuracy did not improve for traits of high heritability. Moderate to high accuracies were obtained for within-population and across-environment predictions but across-population prediction accuracy was very low. This suggests that GS can be implemented in lentil to make predictions within populations and across environments, but across-population prediction should not be considered when the population size is small.
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 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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».