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Enregistrement W4291650684 · doi:10.1101/2022.08.13.502796

CGIAR BARLEY BREEDING TOOLBOX: A diversity panel to facilitate breeding and genomic research in the Developing World

2022· preprint· en· W4291650684 sur OpenAlexaffabout
Outmane Bouhlal, Andrea Visioni, R. P. S. Verma, M. Kandil, Sanjaya Gyawali, F. Capettini, Miguel Sanchez‐Garcia

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensOlds College
Organismes subventionnairesArab Fund for Economic and Social DevelopmentConsortium of International Agricultural Research CentersU.S. Department of Agriculture
Mots-clésGermplasmBiologyGenetic diversityGenotypingBiotechnologyGenotypeGeneticsSNP genotypingPlant breedingPopulationGeographyAgronomyGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the reduced cost of the new genotyping technologies, many public and private breeding programs, mostly in developing countries, still cannot afford them, hindering their research. The objective of the present study was to identify and assemble an Association Mapping panel of widely diverse barley genotypes to serve as a barley breeding toolbox, especially for the Developing World. The main criteria were: i) to be representative of the germplasm grown in the Developing World; ii) to cover a wide range of genetic variability and iii) to be of public domain. For it, we assembled and genotyped a Global Barley Panel (GBP) of 530 genotypes representing a wide range of row-types, end-uses, growth habits, geographical origins and environmental conditions. The GBP accessions were genotyped using the barley Infinium iSelect 50K chip. A total of 40,342 SNP markers were polymorphic and displayed an average polymorphism information content (PIC) of 0.35, with 66% of them exceeding PIC=0.25. The analysis of the population structure identified 8 sub-populations mostly linked to the geographical origin of the lines (Europe, Australia, USA, Canada, Africa, Latin-America, ICARDA and others), four of them of significant ICARDA origin. The 16 allele combinations at 4 major flowering genes (HvVRN-H3, HvPPD-H1, HvVRN-H1 and HvCEN) explained 11.07% genetic variation and were linked to the geographic origins of the lines studied. Among origins, ICARDA material (n= 257) showed wide diversity as revealed by the highest number of polymorphic loci (99.76% of all polymorphic SNPs in GBP), number of private alleles and Nei’s gene diversity and the fact that ICARDA lines were present in all 8 sub-populations and carried all 16 allelic combinations at phenology genes. Due to their genetic diversity and their representativity of the germplasm adapted to the Developing World, 312 ICARDA lines and cultivated landraces were pre-selected to form the CGIAR Barley Breeding Toolbox (CBBT). Using the genotypic data and the Mean of Transformed Kinships method, we assembled the CBBT, an Association Mapping panel of 250 accessions capturing most of the allelic diversity in the global panel. The CBBT preserves a good balance between row types as well as a good representation of both allelic combinations identified at most important phenological loci and sub-populations of the GBP. The CBBT lines together with their genotypic data will be made available to breeders and researchers worldwide to serve as a collaborative tool to underpin the genetic mechanisms of traits of interest for barley cultivation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,108 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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