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J-GLOBAL ID：202002240687664140   整理番号：20A2119511

Brassica napus(アブラナ属)における環境相互作用による遺伝子型の組込みによる複雑な形質の予測精度を改善するための二段階法【JST・京大機械翻訳】

A Two-Stage Method for Improving the Prediction Accuracy of Complex Traits by Incorporating Genotype by Environment Interactions in Brassica napus

著者 (6件)： Xiong Sican (School of Science, East China University of Technology, Nanchang, Jiangxi 330013, China) ,  Xiong Sican (School of Mathematics and Statistics, Wuhan University, Wuhan, Hubei 430072, China) ,  Wang Meng (National Key Laboratory of Crop Genetic Improvement, Huazhong Agricultural University, Wuhan, Hubei 430070, China) ,  Zou Jun (National Key Laboratory of Crop Genetic Improvement, Huazhong Agricultural University, Wuhan, Hubei 430070, China) ,  Meng Jinling (National Key Laboratory of Crop Genetic Improvement, Huazhong Agricultural University, Wuhan, Hubei 430070, China) ,  Liu Yanyan (School of Mathematics and Statistics, Wuhan University, Wuhan, Hubei 430072, China)
資料名： Discrete Dynamics in Nature and Society  (Discrete Dynamics in Nature and Society)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2228A  ISSN： 1026-0226  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 興味ある複雑な形質の予測精度を改善することは,作物育種のためのゲノム選択(GS)を実行するのに重要である。多重環境で測定した複雑な形質に対して,本論文は,遺伝的影響と遺伝子型×環境相互作用(G×E)効果を同時にモデル化する線形モデルを解くための2段階法を提案した。第一段階では,最小絶対収縮と選択オペレータ(LASSO)ペナルティ法を用いて,量的形質遺伝子座(QTL)を同定した。次に,通常の最小二乗(OLS)アプローチを第2段階で用いて,QTL効果を再開した。事例研究として,この方法を用いて,Brassica napus(B.napus)における開花時間(FT),油含有量(OC)および植物当たりの種子収量(SY)の予測精度を改善した。結果は,G×E効果が平均二乗誤差(MSE)を有意に減少させることを示した。多くのQTLは環境特異的であり,マイナーな影響を示した。平均して,OLSポストLASSOと名付けた2段階法は,最高の予測精度(FT,OC,SYに対してそれぞれ0.8789,0.9045,0.5507)を提供した。マーカー×環境相互作用(M×E)ゲノム最良線形不偏予測(GBLUP)モデル(相関はそれぞれFT,OC,SYで0.8347,0.8205,0.4005)であり,LASSO法(相関はそれぞれFT,OC,SYで0.7583,0.7755,0.2718,FT,OC,SY)で層化GBLUPモデル(相関はそれぞれ0.6789,0.6361,0.2860)であった。2段階法は予測精度の明らかな改善を示し,本研究は育種のGSを改善する方法と参照を提供するであろう。Copyright 2020 Sican Xiong et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  *相互作用 ,  オペレータ ,  *遺伝子型 ,  ゲノム ,  多重化 ,  マイナ ,  開花 ,  *アブラナ属 ,  作物育種 ,  事例研究 ,  量的形質遺伝子座
準シソーラス用語： BLUP ,  *予測精度 ,  線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  植物に対する影響  (EE04030Z)

引用文献 (35件)：

• F. Khan, "Molecular markers: an excellent tool for genetic analysis," Journal of Molecular Biomarkers & Diagnosis, vol. 06, no. 03, pp. 233, 2015.
• R. Lande, R. Thompson, "Efficiency of marker-assisted selection in the improvement of quantitative traits," Genetics, vol. 124, no. 3, pp. 743-756, 1990.
• T. H. Meuwissen, B. J. Hayes, M. E. Goddard, "Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps," Genetics, vol. 157, no. 4, pp. 1819-1829, 2001.
• P. Pérez, G. de Los Campos, J. Crossa, D. Gianola, "Genomic-enabled prediction based on molecular markers and pedigree using the bayesian linear regression package in R," The Plant Genome, vol. 3, no. 2, pp. 106-116, 2010.
• A. E. Hoerl, R. W. Kennard, "ridge regression: biased estimation for nonorthogonal problems," Technometrics, vol. 12, no. 1, pp. 55-67, 1970.

タイトルに関連する用語 (9件)： Brassica ,  アブラナ属 ,  環境 ,  相互作用 ,  遺伝子型 ,  組込み ,  形質 ,  予測精度 ,  二段階法