A meta-analysis on the effects of marker coverage, status number, and size of training set on predictive accuracy and heritability estimates from genomic selection in tree breeding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genomic selection (GS) is increasingly used in tree breeding because of the possibility to hasten breeding cycles, increase selection intensity or facilitate multi-trait selection, and to obtain less biased estimates of quantitative genetic parameters such as heritability. However, tree breeders are aiming to obtain accurate estimates of such parameters and breeding values while optimizing sampling and genotyping costs. We conducted a metadata analysis of results from 28 GS studies totalling 115 study-traits. We found that heritability estimates obtained using DNA marker-based information for a variety of traits and species were not significantly related to variation in the total number of markers ranging from about 1500 to 116 000, nor by the marker density, ranging from about 1 to 60 markers/centimorgan, nor by the status number of the breeding populations ranging from about 10 to 620, nor by the size of the training set ranging from 236 to 2458. However, the predictive accuracy of breeding values was generally higher when the status number of the breeding population was smaller, which was expected given the higher level of relatedness in small breeding populations, and the increased ability of a given number of markers to trace the long-range linkage disequilibrium in such conditions. According to expectations, the predictive accuracy also increased with the size of the training set used to build marker-based models. Genotyping arrays with a few to many thousand markers exist for several tree species and with the actual costs, GS could thus be efficiently implemented in many more tree breeding programs, delivering less biased genetic parameters and more accurate estimates of breeding values.
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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 | 0,045 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».