BLUP (Best Linear Unbiased Predictors) analysis for the selection of superior genotypes in the yellow diploid potato (Solanum tuberosum group Phureja)
Bibliographic record
Abstract
Uno de los principales desafíos que enfrentan los mejoradores es la respuesta diferencial de los genotipos de un entorno a otro, conocida como la interacción genotipo × ambiente (GxE). El procedimiento óptimo restringido de máxima verosimilitud/mejor predictor imparcial lineal (REML / BLUP) permite la estimación simultánea de parámetros genéticos y la predicción de valores genotípicos. Los predictores BLUP se presentan como una alternativa al estrechamiento de los valores sesgados. Se basa en las variaciones por genotipo para determinar su valor de respuesta como complemento al índice de selección (SI). El índice de selección (IS) ESIM (Eigenvalue Selection Index) permite seleccionar genotipos basados en dos o más variables o caracteres de selección siempre y cuando la matriz económica posea los valores adecuados para resaltar la variable respuesta deseada. Se evaluaron tres etapas de selección en un programa avanzado de mejoramiento de papa diploide, se obtuvieron los valores BLUP para las variables rendimiento y gravedad específica (GE), y a partir de ellos los parámetros genéticos y el IS. La ganancia genética para rendimiento correspondió a 1.228 kg/planta con una heredabilidad (H2)=0,82, mientras que la GA para GE fue 0,02 con una H2 = 0,935. El IS a partir de los valores BLUP seleccionó en las etapas finales tres nuevos cultivares (Criolla Dorada, Criolla Ocarina y Criolla Sua Pa) que fueron registradas ante el Instituto Colombiano Agropecuario (ICA). Aunque BLUE y BLUP están altamente correlacionadas, el análisis BLUP/ESIM da ventaja al predictor pues reduce las respuestas con efecto ambiental, seleccionando eficientemente genotipos con alto potencial varietal.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".