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作物生长模型与基因组预测的整合

Integration of Crop Growth Models and Genomic Prediction.

作者信息

Onogi Akio

机构信息

Department of Plant Life Science, Faculty of Agriculture, Ryukoku University, Otsu, Shiga, Japan.

出版信息

Methods Mol Biol. 2022;2467:359-396. doi: 10.1007/978-1-0716-2205-6_13.

Abstract

Crop growth models (CGMs) consist of multiple equations that represent physiological processes of plants and simulate crop growth dynamically given environmental inputs. Because parameters of CGMs are often genotype-specific, gene effects can be related to environmental inputs through CGMs. Thus, CGMs are attractive tools for predicting genotype by environment (G×E) interactions. This chapter reviews CGMs, genetic analyses using these models, and the status of studies that integrate genomic prediction with CGMs. Examples of CGM analyses are also provided.

摘要

作物生长模型(CGMs)由多个方程组成,这些方程代表了植物的生理过程,并根据环境输入动态模拟作物生长。由于作物生长模型的参数通常是基因型特异性的,基因效应可以通过作物生长模型与环境输入相关联。因此,作物生长模型是预测基因型与环境(G×E)相互作用的有吸引力的工具。本章回顾了作物生长模型、使用这些模型的遗传分析,以及将基因组预测与作物生长模型相结合的研究现状。还提供了作物生长模型分析的示例。

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