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Multiple Allele Traits

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Polygenic Traits

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Genetic Variation

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  • 1International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT), Km 45, Carretera México-Veracruz, CP 52640, Estado de México, México.

G3 (Bethesda, Md.)
|September 2, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio introduce un nuevo marco bayesiano para la selección genómica en la cría de plantas, mejorando la eficiencia de la selección para rasgos ordinales como la resistencia a las enfermedades. El método de divergencia Kullback-Leibler mostró los mejores resultados para las ganancias genéticas.

Palabras clave:
Selección genómica bayesianaDistancia desde BhattacharyyaDistancia de HellingerDivergencia de Kullback y LeiblerEl paquete MPS-Rteoría de la decisiónrasgos ordinalesselección de los padresMejoramiento del trigo

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Área de la Ciencia:

  • Mejoramiento vegetal
  • Genética cuantitativa
  • La bioinformática

Sus antecedentes:

  • La selección genómica para los rasgos ordinales (por ejemplo, las puntuaciones de resistencia a las enfermedades) presenta desafíos debido a su naturaleza discreta y ordenada.
  • Los métodos existentes pueden no capturar completamente las complejidades de la selección ordinal de múltiples rasgos en el mejoramiento de plantas.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar y evaluar un nuevo marco basado en la divergencia bayesiana para la selección ordinal de múltiples rasgos.
  • Para comparar el rendimiento de diferentes funciones de pérdida teórica de decisiones (divergencia KL, distancia Bhattacharyya, distancia Hellinger) para la selección genómica.

Principales métodos:

  • Implementación de un marco basado en la divergencia bayesiana en el paquete R de selección parental de múltiples rasgos (MPS-R).
  • Utilizó la divergencia de Kullback-Leibler (KL), la distancia de Bhattacharyya y la distancia de Hellinger para cuantificar las distancias de distribución.
  • Se realizaron extensas simulaciones en seis escenarios con diferentes correlaciones genéticas y heredabilidad.
  • Métodos validados utilizando datos reales de resistencia a las enfermedades del trigo.

Principales resultados:

  • La función de pérdida de divergencia de Kullback-Leibler (KL) logró consistentemente ganancias genéticas superiores, particularmente bajo heredabilidad moderada.
  • El marco demostró un rendimiento sólido en diversas arquitecturas genéticas y niveles de heredabilidad.
  • La validación con datos reales de trigo confirmó la utilidad práctica de los métodos propuestos.

Conclusiones:

  • El nuevo marco basado en la divergencia bayesiana mejora la eficiencia de la selección de fenotipos ordinales complejos y de múltiples rasgos en el mejoramiento de plantas.
  • El paquete MPS-R proporciona un conjunto de herramientas flexibles y biológicamente fundamentadas para los criadores.
  • Se recomienda la divergencia de Kullback-Leibler para optimizar las ganancias genéticas en la selección de rasgos ordinales.