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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle