Prioritization of Deleterious Mutations Improves Genomic Prediction and Increases the Rate of Genetic Gain in Common Bean ( <i>Phaseolus vulgaris L.</i> ), a Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study of mutations is fundamental to understanding evolution, domestication, and genetics. Characterizing mutations has the potential to accelerate breeding programs through selection and purging of deleterious mutations (DelMut). Here, we investigated how predicting DelMut in breeding populations can improve genomic prediction (GP) and inform strategies to increase the rate of genetic gain. DelMut were annotated in three independent common bean populations using a previously developed random forest (RF) model incorporating phylogenetic and protein information. Deleterious scores from the RF model were mostly around 0.25, with the top 1% ( highly DelMut) of variants scoring between 0.78 – 0.82 among populations. All populations showed variation in the number of highly DelMut per line (max. 13 – 197) and in genetic load. We assessed the impact of incorporating a priori information for variant prioritization and weighting based on predicted deleteriousness in GP models for yield and flowering time. Stochastic simulations were conducted to evaluate how different mating schemes based variable numbers of DelMut per parent affect genetic gain. Variants with higher predicted scores had significantly different effect distributions compared to random or lower-scored markers. Yield predictions were 4.47–12.3% more accurate when markers were weighted by effect and deleterious score; no consistent improvement was observed for flowering time. Simulated breeding cycles showed that selecting parents with fewer highly DelMut consistently increases the rate of genetic gain. These results highlight the potential of DelMut information for variant prioritization and the optimization of common bean breeding programs. The approaches we developed can be assessed in other species to improve the efficacy of crop improvement. Key messages - Predicted deleterious mutations have different distributions of effects based on population composition. - Variant prioritization and differential weighing of markers based on effects and deleterious scores can improve the prediction of yield. - Favoring mating schemes between parents with fewer highly deleterious mutations can increase the rate of genetic gain.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».