Genomic selection reveals hidden relatedness and increased breeding efficiency in western redcedar polycross breeding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Western redcedar (WRC) is an ecologically and economically important forest tree species characterized by low genetic diversity with high self‐compatibility and high heartwood durability. Using sequence capture genotyping of target genic and non‐genic regions, we genotyped 44 parent trees and 1520 offspring trees representing 26 polycross (PX) families collected from three progeny test sites using 45,378 SNPs. Trees were phenotyped for eight traits related to growth, heartwood and foliar chemistry associated with wood durability and deer browse resistance. We used the genomic realized relationship matrix for paternity assignment, maternal pedigree correction, and to estimate genetic parameters. We compared genomics‐based (GBLUP) and two pedigree‐based (ABLUP: polycross and reconstructed full‐sib [FS] pedigrees) models. Models were extended to estimate dominance genetic effects. Pedigree reconstruction revealed significant unequal male contribution and separated the 26 PX families into 438 FS families. Traditional maternal PX pedigree analysis resulted in up to 51% overestimation in genetic gain and 44% in diversity. Genomic analysis resulted in up to 22% improvement in offspring breeding value (BV) theoretical accuracy, 35% increase in expected genetic gain for forward selection, and doubled selection intensity for backward selection. Overall, all traits showed low to moderate heritability (0.09–0.28), moderate genotype by environment interaction (type‐B genetic correlation: 0.51–0.80), low to high expected genetic gain (6.01%–55%), and no significant negative genetic correlation reflecting no large trade‐offs for multi‐trait selection. Only three traits showed a significant dominance effect. GBLUP resulted in smaller but more accurate heritability estimates for five traits, but larger estimates for the wood traits. Comparison between all, genic‐coding, genic‐non‐coding and intergenic SNPs showed little difference in genetic estimates. In summary, we show that GBLUP overcomes the PX limitations, successfully captures expected historical and hidden relatedness as well as linkage disequilibrium (LD), and results in increased breeding efficiency in WRC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».