Multi-trait Multi-environment Genomic Prediction Strategies for Miscanthus sacchariflorus Populations
Rattachement africain : us, cn, kr, jp, ru, dk, br. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Genomic selection holds the potential to serve as a strategic tool to enhance the genetic gain of complex traits in Miscanthus breeding programs. The development of improved cultivars requires their assessment for various traits across diverse environments to ensure suitable overall performance. Hence, the multi-trait multi-environment (MTME) genomic prediction (GP) models offer an opportunity to improve selection accuracy. This study aims to evaluate the potential of five GP models: (1) three MTME models including genotype-by-trait-by-environment interaction (G×E×T) and (2) two single-trait multi-environment (STME) models (with and without G×E interaction). A Miscanthus sacchariflorus population comprising 336 genotypes evaluated in three environments and scored for four traits (biomass yield YDY, total culm number TCM, average internode length AIL, and culm node number CNN) was analyzed. The predictive ability of the models was evaluated considering three cross-validation schemes resembling realistic scenarios (CV1: predicting new genotypes, CVP: predicting missing traits in a given environment, and CV2: predicting partially observed genotypes). On average, in all cross-validation schemes compared to the STME the predictive ability of the MTME models was 10% to 70% higher for TCM and AIL. On the other hand, for YDY and CNN, both STME models performed similarly or slightly better (between 5 to 64%) than the MTME models in most environments. While the MTME models were not successful for all traits when compared to their STME counterparts, MTME models improved the prediction of the performance of genotypes that were untested across environments or lacked trait information in a specific environment. Overall, our study suggests that MTME GP models can be implemented in Miscanthus breeding programs to improve the predictive ability of the complex traits, shorten breeding cycles, and accelerate selection decisions.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé, mais le titre doit être comparé manuellement.
- Titre Crossref
- Multi-trait Multi-environment Genomic Prediction Strategies for <i>Miscanthus sacchariflorus</i> Populations
- Date Crossref
- 23/03/2026
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
University of Illinois Urbana-Champaign pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Florida Agronomy Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Center for Advanced Bioenergy and Bioproducts Innovation pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Carl R. Woese Institute for Genomic Biology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Huazhong Agricultural University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Kangwon National University Bio-Herb Research Center pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Hokkaido University Field Science Center for Northern Biosphere pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
All-Russian Scientific Research Institute of Food Biotechnology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Zhejiang University Key Laboratory of Crop Germplasm Research of Zhejiang Province pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Seattle Children's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Seattle Children's Research Institute Research Scientific Computing pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Cook Medical (Denmark) pays non établi dans la noticeEntreprise
University of Illinois Urbana-Champaign, Agronomy Department — University of Florida et Center for Advanced Bioenergy and Bioproducts Innovation, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.