Genomic prediction for hastening and improving efficiency of forward selection in conifer polycross mating designs: an example from white spruce
Notice bibliographique
Résumé
Genomic selection (GS) has a large potential for improving the prediction accuracy of breeding values and significantly reducing the length of breeding cycles. In this context, the choice of mating designs becomes critical to improve the efficiency of breeding operations and to obtain the largest genetic gains per time unit. Polycross mating designs have been traditionally used in tree and plant breeding to perform backward selection of the female parents. The possibility to use genetic markers for paternity identification and for building genomic prediction models should allow for a broader use of polycross tests in forward selection schemes. We compared the accuracies of genomic predictions of offspring's breeding values from a polycross and a full-sib (partial diallel) mating design with similar genetic background in white spruce (Picea glauca). Trees were phenotyped for growth and wood quality traits, and genotyped for 4092 SNPs representing as many gene loci distributed across the 12 spruce chromosomes. For the polycross progeny test, heritability estimates were smaller, but more precise using the genomic BLUP (GBLUP) model as compared with pedigree-based models accounting for the maternal pedigree or for the reconstructed full pedigree. Cross-validations showed that GBLUP predictions were 22-52% more accurate than predictions based on the maternal pedigree, and 5-7% more accurate than predictions using the reconstructed full pedigree. The accuracies of GBLUP predictions were high and in the same range for most traits between the polycross (0.61-0.70) and full-sib progeny tests (0.61-0.74). However, higher genetic gains per time unit were expected from the polycross mating design given the shorter time needed to conduct crosses. Considering the operational advantages of the polycross design in terms of easier handling of crosses and lower associated costs for test establishment, we believe that this mating scheme offers great opportunities for the development and operational application of forward GS.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».