Single-cross prediction with imputed multiomic data: a case study in rapeseed
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in sequencing technologies enabled the assembly and characterization of plant genomes with high resolution. In breeding programs, these data are combined with phenotypic information in genomic prediction to select genotypes based on their genetic profiles. Although single nucleotide polymorphism (SNP) arrays are commonly used for genotyping, they capture only a fraction of the genomewide diversity. To address this, one approach involves genotyping the entire population with arrays, sequence a subset using whole-genome sequencing (WGS), or assessing gene expression profiles, followed by imputing the data across the entire population. This study evaluates the effect of imputed WGS markers (SNPs and structural variants) and expression data on genomic prediction in a rapeseed hybrid breeding population. A combination of SNP arrays, WGS, and RNA sequencing was employed, followed by imputation of marker and expression data. Genomic prediction was utilized to estimate general and specific combining ability effects in untested hybrids. However, while adding imputed whole-genome and expression data increased marker density and linkage disequilibrium, it did not enhance prediction accuracy compared to SNP array data. This is attributed to redundancy in relationship, imputation errors, or environmental influences on gene expressions. This suggests that SNP arrays continue to be reliable for genomic prediction in rapeseed hybrid breeding.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».