シミュレーションによるゲノム選択に対する応答の評価【JST・京大機械翻訳】

Buntaran, H.; Berna-Vasquez, A. M.; Gordillo, A.; Wimmer, V.; Sahr, M.; Piepho, H.-P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203267700705 整理番号：22P0312614

シミュレーションによるゲノム選択に対する応答の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing the response to genomic selection by simulation

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月20日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

どの植物育種プログラムの目標は,興味ある形質に対する遺伝的獲得を最大化することである。古典的定量的遺伝学において,遺伝的利得は「Breeders方程式」として知られているものから得ることができる。過去に,表現型データだけを用いて遺伝的利得を計算した。ゲノム予測の出現は,ゲノム育種価またはGBVを推定するための高密度マーカーの利用へのドアを開いた。ゲノム予測の顕著な特徴は,血縁マトリックスの助けによりゲノム選択を行う可能性であり,従って,予測精度を改善し,育種サイクルを加速することである。しかし,GBVの推定値は,選択に対する古典的応答として選択されるエントリの数に関する完全な情報を提供しない。本論文では,マルチ環境フレームワークにおけるゲノム予測のための適合混合モデルに基づいたシミュレーションを用いて,植物育種家の2つの典型的質問に答えた。(1)母集団から真に最良の入力を選択するための定義された確率を持つために,多くのエントリーを選択する必要がある。(2)いくつかのトップランクエントリが選択されるとき,真の最良エントリを得る確率である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

作物の品種改良 , 分子遺伝学一般

, , ,

前のページに戻る