Applying genotypic principal component scores as latent phenotypes in genome-wide and epistatic analyses of soybean agronomic traits
Notice bibliographique
Résumé
Identification of marker trait associations (MTAs) for agronomic traits of soybean ( Glycine max L. Merr.) can often be limited by confounding genotype by environment interactions. In this study, phenotypic data was derived from the calculation of genotypic principal component scores (gPCs) by GGEbiplot from a multiple year and location agronomic dataset to assess the validity and feasibility of using gPC scores in genome-wide association analysis (GWAS) in comparison with traditional phenotypes. Important quantitative trait loci (QTL) were discovered for maturity, seed oil content, yield, and plant height that were not detected using the traditional phenotypes. MTAs were detected by GWAS analysis with PC1, PC2, and PC4 phenotypes. QTL for maturity associated with the E1 and E3 soybean maturity loci demonstrate the validity of this approach by detecting these well studied regions. Epistatic analysis revealed QTL controlling both oil and protein content but did not uncover significant interactions associated with other traits. This result further contributes to the understanding of complex gene networks controlling pleiotropic traits such as seed oil and seed protein content. QTL for the studied traits are reported across six Glycine max chromosomes with 15 genes and one gene cluster proposed as candidates controlling agronomic traits.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».