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Enregistrement W3171996942 · doi:10.1002/csc2.20545

Testcross vs. randomly paired single‐cross progeny tests for genomic prediction of new inbreds and hybrids derived from multiparent maize populations

2021· article· en· W3171996942 sur OpenAlexaff
Brett Burdo, Natalia de León, Shawn M. Kaeppler

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHybridDoubled haploidyPopulationGeneticsZea maysInbred strainDominance (genetics)Grain yieldPloidyAgronomyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract New maize ( Zea mays L.) inbred lines are commonly evaluated based on the performance of their progeny when crossed to a single tester line from a different heterotic group (testcross), making tester choice critical. An alternative progeny test is pairing new lines between heterotic groups such that every parent is observed in one hybrid combination. This approach requires half the number of hybrids to test but the general combining ability (GCA) of each parent cannot be estimated. Genomic information can be used to partition parental GCA, while potentially enabling the prediction of dominance deviations. We evaluated doubled haploid lines extracted from two six‐parent synthetic populations from the Iodent (IO) and Stiff Stalk (SS) heterotic groups using either single crosses from random pairs of inbreds or testcrosses. Hybrids were evaluated for yield and agronomic traits in 2014 and 2015 in south‐central Wisconsin. The experiment was conducted using a randomized complete block design with each population type grown in two replicates within two environments. Coincidence of selection of the 25 top performing lines based on testcross yield and single‐cross hybrid yield was 48% for the SS and 11% for the IO doubled haploid lines, increasing to 56% for the SS and 56% for the IO with genomic prediction based on an additive genomic model. Partitioning dominance deviations with the model increased coincidence to 62% for the SS population. Genomic estimates of grain yield GCA in the single‐cross hybrids were significantly more correlated than phenotypic GCA to testcross values for the IO lines, but not SS. Natural and orthogonal interaction estimates of dominance variation were insignificant for all traits, indicating that the inability to partition dominance based on testcross performance should not be a major limitation to identification of high‐performing hybrids. Genomic information improves the prospects of using single‐cross hybrids made from random pairs of new inbreds as an efficient progeny test by allowing the recovery of parental GCA information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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