Genetic parameters, prediction, and selection in a white Guinea yam early‐generation breeding population using pedigree information
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Better understanding of the genetic control of traits in breeding populations is crucial for the selection of superior varieties and parents. This study aimed to assess genetic parameters and breeding values for six essential traits in a white Guinea yam ( Dioscorea rotundata Poir.) breeding population. For this, pedigree‐based best linear unbiased prediction (P‐BLUP) was used. The results revealed significant nonadditive genetic variances and medium to high (.45–.79) broad‐sense heritability estimates for the traits studied. The pattern of associations among the genetic values of the traits suggests that selection based on a multiple‐trait selection index has potential for identifying superior breeding lines. Parental breeding values predicted using progeny performance identified 13 clones with high genetic potential for simultaneous improvement of the measured traits in the yam breeding program. Subsets of progeny were identified for intermating or further variety testing based on additive genetic and total genetic values. Selection of the top 5% progenies based on the multi‐trait index revealed positive genetic gains for fresh tuber yield (t ha −1 ), tuber yield (kg plant −1 ), and average tuber weight (kg). However, genetic gain was negative for tuber dry matter content and Yam mosaic virus resistance in comparison with standard varieties. Our results show the relevance of P‐BLUP for the selection of superior parental clones and progenies with higher breeding values for interbreeding and higher genotypic value for variety development in yam.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».