Multi-Environment Genomic Prediction Models for Hybrid Maize Performance
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid maize breeding relies on accurate prediction of hybrid performance across diverse environments to enhance yield stability and adaptability. This study focused on developing and evaluating Multi-Environment Genomic Prediction (MEGP) models to improve the predictive accuracy of hybrid maize performance under variable environmental conditions. We first examined the principles of genomic prediction and the limitations of single-environment models before implementing MEGP frameworks that integrate genotype-by-environment (G×E) interactions through reaction norm and factor analytic approaches. Environmental variation was quantified using spatial and temporal covariates, while envirotyping provided additional insights into environmental effects on hybrid performance. A multi-year hybrid maize trial was conducted to assess the MEGP models, integrating genotypic, phenotypic, and environmental data. Results demonstrated that MEGP models significantly outperformed single-environment models in predictive accuracy and heritability estimates, highlighting their potential for more robust selection decisions. The study also explored the integration of high-throughput phenotyping, remote sensing, and machine learning techniques to further enhance model performance. Overall, MEGP models present a promising framework for accelerating hybrid maize breeding, improving climate resilience, and supporting global breeding networks through data-driven decision-making.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».