Resumen

Mejorar la precisión de predicción de un rasgo complejo de interés es clave para realizar la selección genómica (GS) en la cría de cultivos. Para el rasgo complejo medido en múltiples ambientes, este artículo propone un método de dos etapas para resolver un modelo lineal que modela conjuntamente los efectos genéticos y los efectos de interacción genotipo-ambiente (). En la primera etapa, se utilizó el método penalizado de mínimos cuadrados y selección de LASSO para identificar loci de rasgos cuantitativos (QTL). Luego, en la segunda etapa, se utilizó el enfoque de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) para volver a estimar los efectos de QTL. Como estudio de caso, este enfoque se utilizó para mejorar las precisiones de predicción del tiempo de floración (FT), contenido de aceite (OC) y rendimiento de semillas por planta (SY) en (). Los resultados mostraron que los efectos redujeron significativamente el error cuadrático medio (MSE). Numerosos Q

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Selección genómica; Método de dos etapas; Loci de rasgos cuantitativos; Interacción genotipo-ambiente; Precisión de predicción; Modelo lineal
• Keywords:Genomic selection; Two-stage method; Quantitative trait loci; Genotype-environment interaction; Prediction accuracies; Linear model