Genomic Prediction Accuracy of Seven Breeding Selection Traits Improved by QTL Identification in Flax
Notice bibliographique
Résumé
Molecular markers are one of the major factors affecting genomic prediction accuracy and the cost of genomic selection (GS). Previous studies have indicated that the use of quantitative trait loci (QTL) as markers in GS significantly increases prediction accuracy compared with genome-wide random single nucleotide polymorphism (SNP) markers. To optimize the selection of QTL markers in GS, a set of 260 lines from bi-parental populations with 17,277 genome-wide SNPs were used to evaluate the prediction accuracy for seed yield (YLD), days to maturity (DTM), iodine value (IOD), protein (PRO), oil (OIL), linoleic acid (LIO), and linolenic acid (LIN) contents. These seven traits were phenotyped over four years at two locations. Identification of quantitative trait nucleotides (QTNs) for the seven traits was performed using three types of statistical models for genome-wide association study: two SNP-based single-locus (SS), seven SNP-based multi-locus (SM), and one haplotype-block-based multi-locus (BM) models. The identified QTNs were then grouped into QTL based on haplotype blocks. For all seven traits, 133, 355, and 1,208 unique QTL were identified by SS, SM, and BM, respectively. A total of 1420 unique QTL were obtained by SS+SM+BM, ranging from 254 (OIL, LIO) to 361 (YLD) for individual traits, whereas a total of 427 unique QTL were achieved by SS+SM, ranging from 56 (YLD) to 128 (LIO). SS models alone did not identify sufficient QTL for GS. The highest prediction accuracies were obtained using single-trait QTL identified by SS+SM+BM for OIL (0.929 ± 0.016), PRO (0.893 ± 0.023), YLD (0.892 ± 0.030), and DTM (0.730 ± 0.062), and by SS+SM for LIN (0.837 ± 0.053), LIO (0.835 ± 0.049), and IOD (0.835 ± 0.041). In terms of the number of QTL markers and prediction accuracy, SS+SM outperformed other models or combinations thereof. The use of all SNPs or QTL of all seven traits significantly reduced the prediction accuracy of traits. The results further validated that QTL outperformed high-density genome-wide random markers, and demonstrated that the combined use of single and multi-locus models can effectively identify a comprehensive set of QTL that improve prediction accuracy, but further studies on detection and removal of redundant or false-positive QTL to maximize prediction accuracy and minimize the number of QTL markers in GS are warranted.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».