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Carvalho, Humberto FanelliAutor o CoautorGarcia-Abadillo, JulianAutor o CoautorIsidro Y Sanchez, JulioAutor (correspondencia)

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Revisiting superiority and stability metrics of cultivar performances using genomic data: derivations of new estimators

Publicado en:Plant Methods. 20 (1): 85- - 2024-06-06 20(1), DOI: 10.1186/s13007-024-01207-1

Autores: Carvalho, HF; Rio, S; García-Abadillo, J; Sanchez, JIY

Afiliaciones

UMR AGAP Inst, CIRAD, F-34398 Montpellier, France - Autor o Coautor
Univ Montpellier, UMR AGAP Inst, Inst Agro, CIRAD,INRAE, Montpellier, France - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid UPM, Ctr Biotecnol & Genomica Plantas CBGP UPM INIA, Inst Nacl Invest & Tecnol Agr & Alimentaria INIA, Campus Montegancedo UPM, Pozuelo De Alarcon 28223, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

The selection of highly productive genotypes with stable performance across environments is a major challenge of plant breeding programs due to genotype-by-environment (GE) interactions. Over the years, different metrics have been proposed that aim at characterizing the superiority and/or stability of genotype performance across environments. However, these metrics are traditionally estimated using phenotypic values only and are not well suited to an unbalanced design in which genotypes are not observed in all environments. The objective of this research was to propose and evaluate new estimators of the following GE metrics: Ecovalence, Environmental Variance, Finlay-Wilkinson regression coefficient, and Lin-Binns superiority measure. Drawing from a multi-environment genomic prediction model, we derived the best linear unbiased prediction for each GE metric. These derivations included both a squared expectation and a variance term. To assess the effectiveness of our new estimators, we conducted simulations that varied in traits and environment parameters. In our results, new estimators consistently outperformed traditional phenotype-based estimators in terms of accuracy. By incorporating a variance term into our new estimators, in addition to the squared expectation term, we were able to improve the precision of our estimates, particularly for Ecovalence in situations where heritability was low and/or sparseness was high. All methods are implemented in a new R-package: GEmetrics. These genomic-based estimators enable estimating GE metrics in unbalanced designs and predicting GE metrics for new genotypes, which should help improve the selection efficiency of high-performance and stable genotypes across environments.

Palabras clave

EcovalenceEfficiencyEnvironmental varianceFinlay-wilkinson regression coefficientFinlay–wilkinson regression coefficientGenomic predictionGenotype-by-environmentLin-binns superiority measurLin–binns superiority measureMixed modelsPedigreePredictionRegressionSelectionTrialsValueVariety

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Plant Methods 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, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 33/265, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Plant Sciences.

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 2025-06-17:

  • 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: 2.
  • 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: 2 (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: 0.75.
  • El número de menciones en la red social Facebook: 1 (Altmetric).
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/86481/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: France.

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 (FANELLI CARVALHO, HUMBERTO) y Último Autor (ISIDRO SANCHEZ, JULIO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido ISIDRO SANCHEZ, JULIO.