Modelado conjunto de genética y variación en campo en ensayos de fitomejoramiento utilizando métodos de relación y diferentes métodos espaciales: un estudio de simulación de precisión y sesgo
Autores: Borges da Silva, Éder David; Xavier, Alencar; Faria, Marcos Ventura
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Modelado conjunto de genética y variación en campo en ensayos de fitomejoramiento utilizando métodos de relación y diferentes métodos espaciales: un estudio de simulación de precisión y sesgo
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Campo de modelado de patrones espaciales
Relación genética
Información espacial
Parámetros estimativos
Término genético
Variación espacial
Simulaciones
Heredabilidad
Relación residual-espacial
Configuraciones experimentales
Diseño de bloques aumentado
Controles
Precisión
Sesgo
Componentes de varianza
Modelos espaciales
Mejora
Estimación de efectos genéticos
Estimación de efectos espaciales
Valores genéticos
Efectos espaciales
Estimaciones sesgadas
Varianza
Varianzas residuales.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
El modelado de patrones espaciales en el campo es una práctica estándar para el análisis de mejoramiento de plantas. Ajustar conjuntamente la relación genética entre individuos y la información espacial permite una mejor separabilidad entre la varianza debida a la genética y la variación en el campo. Este estudio tiene como objetivo cuantificar la precisión y sesgo de los parámetros estimativos utilizando diferentes enfoques. Contrastamos tres configuraciones para el término genético: sin relación (I), relación de pedigrí (A) y relación genómica (G); y un conjunto de enfoques para la variación espacial: no espacial (NS), covariable de promedio móvil (MA), ajuste de fila-columna (RC), autoregresivo AR1 x AR1 (AR), ecuaciones diferenciales parciales estocásticas espaciales, o SPDE (SD), grafo de vecinos más cercanos (NG) y núcleo gaussiano (GK). Las simulaciones se establecieron para representar ensayos de campo de soja en la generación F. La heredabilidad se muestreó de una distribución uniforme U(0,1). La relación simulada entre la varianza residual y la varianza espacial (Ve:Vs) varió de 9:1 a 1:9. La configuración experimental se realizó bajo un diseño de bloques aumentados con la distribución sistemática de controles representando el 10% de las parcelas. La información de relación tuvo un impacto sustancial en la precisión de los valores genéticos (G > A > I) y contribuyó a la precisión de los efectos espaciales (mejora del 30,63-42,27%). Los modelos espaciales se clasificaron según la mejora en la precisión de la estimación de los efectos genéticos como SD >= GK >= AR >= NG >= MA > RC >= NS, y en la precisión de la estimación de los efectos espaciales como GK >= SD >= NG > AR >= MA > RC. Las estimaciones de la varianza genética y espacial generalmente estuvieron sesgadas hacia abajo, mientras que las varianzas residuales estuvieron sesgadas hacia arriba. La aparición de información de relación redujo el sesgo de todos los componentes de varianza. Los métodos espaciales SD, AR y GK proporcionaron las estimaciones menos sesgadas de la varianza espacial y residual.
Descripción
El modelado de patrones espaciales en el campo es una práctica estándar para el análisis de mejoramiento de plantas. Ajustar conjuntamente la relación genética entre individuos y la información espacial permite una mejor separabilidad entre la varianza debida a la genética y la variación en el campo. Este estudio tiene como objetivo cuantificar la precisión y sesgo de los parámetros estimativos utilizando diferentes enfoques. Contrastamos tres configuraciones para el término genético: sin relación (I), relación de pedigrí (A) y relación genómica (G); y un conjunto de enfoques para la variación espacial: no espacial (NS), covariable de promedio móvil (MA), ajuste de fila-columna (RC), autoregresivo AR1 x AR1 (AR), ecuaciones diferenciales parciales estocásticas espaciales, o SPDE (SD), grafo de vecinos más cercanos (NG) y núcleo gaussiano (GK). Las simulaciones se establecieron para representar ensayos de campo de soja en la generación F. La heredabilidad se muestreó de una distribución uniforme U(0,1). La relación simulada entre la varianza residual y la varianza espacial (Ve:Vs) varió de 9:1 a 1:9. La configuración experimental se realizó bajo un diseño de bloques aumentados con la distribución sistemática de controles representando el 10% de las parcelas. La información de relación tuvo un impacto sustancial en la precisión de los valores genéticos (G > A > I) y contribuyó a la precisión de los efectos espaciales (mejora del 30,63-42,27%). Los modelos espaciales se clasificaron según la mejora en la precisión de la estimación de los efectos genéticos como SD >= GK >= AR >= NG >= MA > RC >= NS, y en la precisión de la estimación de los efectos espaciales como GK >= SD >= NG > AR >= MA > RC. Las estimaciones de la varianza genética y espacial generalmente estuvieron sesgadas hacia abajo, mientras que las varianzas residuales estuvieron sesgadas hacia arriba. La aparición de información de relación redujo el sesgo de todos los componentes de varianza. Los métodos espaciales SD, AR y GK proporcionaron las estimaciones menos sesgadas de la varianza espacial y residual.