Evaluation of forest tree breeding strategies based on partial pedigree reconstruction through simulations: <i>Pinus pinaster</i> and <i>Eucalyptus nitens</i> as case studies
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent developments in molecular markers, most forest tree breeding programmes do not use them routinely. One way to integrate markers would be to use them for pedigree reconstruction after a simplified mating design through polymix or open-pollinated breeding. Thanks to the latest developments in the POPSIM simulator, various breeding strategies, including some based on paternity recovery, were evaluated with specified constraints on the level of diversity over breeding cycles. These simulations were carried out in two case studies: the French Pinus pinaster (Ait.) and the New Zealand Eucalyptus nitens (H. Dean & Maiden) Maiden breeding programmes. The Pinus pinaster case study produced lower genetic gain for the polymix breeding strategy with paternity recovery compared with double-pair mating or optimal-contribution strategies. However, the polymix breeding strategy could be of interest if the mating design is faster to complete. In the Eucalyptus nitens case study, pedigree recovery was shown to be a mandatory step to controlling the erosion of diversity over breeding cycles. In both cases, the strategies based on pedigree reconstruction were applicable with a limited level of genotyping. Finally, these simulations allow some general recommendations to be drawn to help breeders when designing a strategy for forest tree breeding.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».