Harnessing genome prediction in <i>Brassica napus</i> through a nested association mapping population
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Genome prediction (GP) significantly enhances genetic gain by improving selection efficiency and shortening crop breeding cycles. Using a nested association mapping (NAM) population a set of diverse scenarios were assessed to evaluate GP for vital agronomic traits in B. napus . GP accuracy was examined by employing different models, marker sets, population sizes, marker densities, and incorporating genome-wide association (GWAS) markers. Eight models, including linear and semi-parametric approaches, were tested. The choice of model minimally impacted GP accuracy across traits. Notably, two models, rrBLUP and RKHS, consistently yielded the highest prediction accuracies. Employing a training population of 1500 lines or more resulted in increased prediction accuracies. Inclusion of single nucleotide absence polymorphism (SNaP) markers significantly improved prediction accuracy, with gains of up to 15%. Utilizing the Brassica 60K Illumina SNP array, our study effectively revealed the genetic potential of the B. napus NAM panel. It provided estimates of genomic predictions for crucial agronomic traits through varied prediction scenarios, shedding light on achievable genetic gains. These insights, coupled with marker application, can advance the breeding cycle acceleration in B. napus . Core ideas Genome prediction (GP) enhances genetic gains by improving selection efficiency and shortening breeding cycles. Factors influencing GP accuracy include model choice, marker types, and population size. Inclusion of SNaP markers and highly significant GWAS markers improves prediction accuracy, shedding light on achievable genetic gains. Plain Summary Genome prediction (GP) is a powerful tool that helps us improve crops more efficiently. In this study, we assessed how well GP works for predicting important traits in Brassica napus plants. We tested different models and marker sets to see which ones were most accurate. We found that two models, rrBLUP and RKHS, were consistently the best. Also, including certain types of genetic markers, like SNaP markers and highly significant GWAS markers, improved the predictions. Overall, our study shows that GP can help us understand the genetic potential of B. napus plants and improve breeding strategies, which can be exploited to develop better varieties more quickly, which is good news for farmers and the food supply.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».