Harnessing genomic prediction in <i>Brassica napus</i> through a nested association mapping population
Notice bibliographique
Résumé
Genomic prediction (GP) significantly enhances genetic gain by improving selection efficiency and shortening crop breeding cycles. Using a nested association mapping population, a set of diverse scenarios were assessed to evaluate GP for important agronomic traits in Brassica napus, including plant height, days to flowering, 1000-kernel weight, and yield. GP accuracy was examined on each trait by employing eight different models, eight marker sets, varying population sizes and marker densities, and incorporating trait-associated markers identified through genome-wide association study analysis. Eight models, including linear and semi-parametric approaches, were tested. The choice of model minimally impacted GP accuracy across traits. Employing a training population of 1500 lines or more resulted in increased prediction accuracies. Inclusion of single nucleotide absence polymorphism markers with single-nucleotide polymorphism markers significantly improved prediction accuracy, with gains of up to 15%. The study provided estimates of GPs for major 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».