Inclusion of covariables in genome-wide selection models for prediction accuracy
Abstract The objective of this work was to evaluate models using the significant single nucleotide polymorphisms (SNPs) detected by marker-assisted selection and genome-wide association, as a fixed effect in the models commonly used in genome-wide selection for F2 population, in comparison with mode...
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Veröffentlicht in: | Pesquisa agropecuaria brasileira 2024-01, Vol.59 |
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Hauptverfasser: | , , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | Abstract The objective of this work was to evaluate models using the significant single nucleotide polymorphisms (SNPs) detected by marker-assisted selection and genome-wide association, as a fixed effect in the models commonly used in genome-wide selection for F2 population, in comparison with models using all SNPs. For all models, the Bayesian ridge regression method was used. Comparisons between the models were carried out to evaluate the phenotypic and genotypic prediction ability, phenotypic accuracy, selection gain, coincidence index, and processing time. Both methods failed to accurately identify true quantitative trait loci (QTL). The selection based only in the QTL identified by the studied methods elected individuals of low genetic value. The use of a genome-wide selection model – with the significant SNPs found by the genome-wide association as a fixed effect, and the remaining SNPs as a random effect – was the suitable strategy to select superior individuals with high accuracy. The introduction of QTL already described for a given trait into the genome-wide selection model allows of the selection of superior individuals with greater precision.
Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar modelos que utilizam os nucleotídeos de polimorfismo único significativos (SNPs), encontrados por seleção assistida por marcadores e associação genômica, como um efeito fixo em modelos comumente utilizados na seleção genômica ampla para a população F2, em comparação com o modelo que utiliza todos os SNPs. Utilizou-se para todos modelos o método bayesiano de regressão de crista. Para as comparações entre os modelos, avaliaram-se a capacidade de predição fenotípica e genotípica, a acurácia fenotípica, o ganho de seleção, o índice de coincidência e o tempo de processamento. Ambos os métodos não conseguiram identificar com precisão os verdadeiros loci de características quantitativas (QTL). A seleção baseada apenas nos QTL identificados pelos métodos avaliados elegeu indivíduos de baixo valor genético. O uso de um modelo de seleção genômica ampla -com os SNPs significativos encontrados pela associação genômica como um efeito fixo, e os SNPs restantes como um efeito aleatório – foi a estratégia adequada para selecionar indivíduos superiores com alta precisão. A introdução de QTL já descritos para uma dada característica no modelo de seleção genômica ampla permite a seleção de indivíduos superiores com maior precisão. |
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ISSN: | 0100-204X 1678-3921 1678-3921 |
DOI: | 10.1590/s1678-3921.pab2024.v59.03534 |