Key points are not available for this paper at this time.
الملخص أصبحت الاختيارات الجينومية (GS) مساعدة مهمة في تربية النباتات والحيوانات. تسمح النماذج متعددة البيئات (متعددة الصفات) باقتراض المعلومات عبر البيئات (الصفات)، مما قد يعزز دقة التنبؤ. تقدم هذه الدراسة نماذج متعددة البيئات (متعددة الصفات) للاختيار الجينومي وتقوم بمقارنة دقة التنبؤ لهذه النماذج مع: (i) تحليل متعدد البيئات بدون معلومات سلالية ووسوم، و (ii) نماذج سلالية متعددة البيئات أو/و قائمة على الوسوم. تم وصف إطار إحصائي لدمج المعلومات السلالية ووسم الجزيئات في النماذج الخاصة ببيانات متعددة البيئات وتطبيق ذلك على البيانات الناتجة عن تجارب متعددة البيئات للقمح (Triticum aestivum L.). تدرس المسائل التنبؤية المتعلقة بمربي النباتات: (CV1) التنبؤ بأداء الأنماط الجينية غير المختبرة (“المتطورات” الجديدة)، و (CV2) التنبؤ بأداء الأنماط الجينية التي تم تقييمها في بعض البيئات ولكن ليس في أخرى. أكدت النتائج تفوق النماذج التي تستخدم كل من معلومات الوسم والسلالة على تلك التي تعتمد فقط على معلومات السلالة. كانت النماذج التي تحتوي على السلالة و/أو الوسوم تتمتع بدقة تنبؤية أفضل من النماذج الخطية البسيطة المختلطة التي لا تشمل أي من هذين المصدرين من المعلومات. خلصنا إلى أن تقييم مثل هذه التجارب يمكن أن يستفيد بشكل كبير من استخدام نماذج GS متعددة البيئات.
درس بورغينو وآخرون (الخميس) هذا السؤال.