Climate Data and Analytics for Maize Phenotype Predictability and Uncertainty Assessment
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation aims to develop and implement a climate-analytics framework to improve maize yield predictability. The statistical genetic-by-environment (GxE) model is applied to identify how hydroclimate interacts with maize genetics' molecular markers through covariance matrix structure to improve the predictability of and propagate the uncertainty to maize yield simulations. A multi-year, multi-environment, and multi-dimensional database across the U.S. and Ontario in Canada is obtained from the Genomes to Field (G2F) initiative and preprocessed for the GxE simulations and the proposed analytical framework. The G2F environmental dataset (including temperature, dew point, relative humidity, solar radiation, rainfall, wind speed, wind direction, and wind gust time series during the maize growing season) is improved using deep learning analytics to fulfill the missing values. The improved environmental, genetic, and phenotypic data (OMICs) are integrated into the GxE-based prediction, and the skill enhancement is examined. The GxE performance applies three trial selection schemes (i.e., "random-based," "covariance-based," and "climate-based") to evidence how the hydroclimate variability contributes to the GxE model performance. The sensitivity of the GxE performance to the environmental covariance matrix constructed by hydroclimate drivers is analyzed by employing a global sensitivity analysis (GSA) method called PAWN. The quality and consistency control algorithms for consolidating a homogeneous and multi-dimensional database consisting of improved hydroclimate time series, OMICs, and metadata have been designed for crop phenotypes prediction following the FAIR principles. We can conclude that the proposed analytical frameworks improve GxE performance by enhancing the hydroclimate time series used by GxE simulations. The proposed GSA-GxE framework quantifies the sensitivity of GxE model performance to the covariant climate and molecular genetic markers, identifying the primary sources of uncertainty in phenotype predictability. A quality and consistency control preprocessing algorithms were developed for a multi-dimensional database consisting of hydroclimate time series, OMICs datasets, and metafile as the input of the GxE model. The homogeneous, integrated, and improved multi-dimensional database is released for other researchers interested in maize phenotypic predictability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».