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Bancic, JAutor (correspondencia)

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18 de enero de 2025
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Artículo
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Genomic selection for genotype performance and stability using information on multiple traits and multiple environments

Publicado en: THEORETICAL AND APPLIED GENETICS. 136 (5): 104- - 2023-05-01 136(5), DOI: 10.1007/s00122-023-04305-1

Autores:

Bancic, J; Ovenden, B; Gorjanc, G; Tolhurst, D J
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Afiliaciones

NSW Dept Primary Ind, Wagga Wagga, NSW, Australia - Autor o Coautor
Univ Edinburgh, Roslin Inst, Easter Bush, Midlothian, Scotland - Autor o Coautor
Univ Edinburgh, Royal Dick Sch Vet Studies, Easter Bush, Midlothian, Scotland - Autor o Coautor
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Resumen

Key message The inclusion of multiple traits and multiple environments within a partially separable factor analytic approach for genomic selection provides breeders with an informative framework to utilise genotype by environment by trait interaction for efficient selection. This paper develops a single-stage genomic selection (GS) approach which incorporates information on multiple traits and multiple environments within a partially separable factor analytic framework. The factor analytic linear mixed model is an effective method for analysing multi-environment trial (MET) datasets, but has not been extended to GS for multiple traits and multiple environments. The advantage of using all information is that breeders can utilise genotype by environment by trait interaction ( GETI) to obtain more accurate predictions across correlated traits and environments. The partially separable factor analytic linear mixed model (SFA-LMM) developed in this paper is based on a three- way separable structure, which includes a factor analytic matrix between traits, a factor analytic matrix between environments and a genomic relationship matrix between genotypes. A diagonal matrix is then added to enable a different genotype by environment interaction (GEI) pattern for each trait and a different genotype by trait interaction (GTI) pattern for each environment. The results show that the SFA-LMM provides a better fit than separable approaches and a comparable fit to non-separable and partially separable approaches. The distinguishing feature of the SFA-LMM is that it will include fewer parameters than all other approaches as the number of genotypes, traits and environments increases. Lastly, a selection index is used to demonstrate simultaneous selection for overall performance and stability. This research represents an important continuation in the advancement of plant breeding analyses, particularly with the advent of high-throughput datasets involving a very large number of genotypes, traits and environments.
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Palabras clave

CropGenomeGenomicsGenotypeModels, geneticPhenotypePlant breedingSelection, geneticSeriesVariety

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista THEORETICAL AND APPLIED GENETICS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 14/126, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Agronomy.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-02:

  • WoS: 4
  • Europe PMC: 2
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-02:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 55.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 54 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 16.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 28 (Altmetric).
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Australia; United Kingdom.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Bancic, Jon) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Bancic, Jon.

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Reconocimientos ligados al ítem

JB was funded by Scotland's Rural College (SRUC) through a PhD studentship Research Excellence Grant. The Australian Rice Breeding Program is funded under the Australian Rice Partnership II project, a partnership between NSW Department of Primary Industries, AgriFutures and SunRice. GG was funded by the BBSRC ISP grant BBS/E/D/30002275 to The Roslin Institute and the BBSRC grant BB/R019940/1.
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