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Garcia-Abadillo, JulianAutor o CoautorIsidro Y Sánchez JAutor o Coautor

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18 de agosto de 2024
Publicaciones
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Artículo

Sparse testing designs for optimizing predictive ability in sugarcane populations

Publicado en: Frontiers in Plant Science. 15 1400000- - 2024-07-23 15(), DOI: 10.3389/fpls.2024.1400000

Autores:

Garcia-Abadillo, J; Adunola, P; Aguilar, FS; Trujillo-Montenegro, JH; Riascos, JJ; Persa, R; Sanchez, J; Jarquín, D
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Afiliaciones

Cenicana, Colombian Sugarcane Res Ctr, Cali, Valle Del Cauca, Colombia - Autor o Coautor
Univ Florida, Agron Dept, Gainesville, FL 32611 USA - Autor o Coautor
Univ Florida, Hort Sci Dept, Gainesville, FL USA - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Ctr Biotecnol & Genom Plantas, Madrid, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

Sugarcane is a crucial crop for sugar and bioenergy production. Saccharose content and total weight are the two main key commercial traits that compose sugarcane's yield. These traits are under complex genetic control and their response patterns are influenced by the genotype-by-environment (GxE) interaction. An efficient breeding of sugarcane demands an accurate assessment of the genotype stability through multi-environment trials (METs), where genotypes are tested/evaluated across different environments. However, phenotyping all genotype-in-environment combinations is often impractical due to cost and limited availability of propagation-materials. This study introduces the sparse testing designs as a viable alternative, leveraging genomic information to predict unobserved combinations through genomic prediction models. This approach was applied to a dataset comprising 186 genotypes across six environments (6x186=1,116 phenotypes). Our study employed three predictive models, including environment, genotype, and genomic markers as main effects, as well as the GxE to predict saccharose accumulation (SA) and tons of cane per hectare (TCH). Calibration sets sizes varying between 72 (6.5%) to 186 (16.7%) of the total number of phenotypes were composed to predict the remaining 930 (83.3%). Additionally, we explored the optimal number of common genotypes across environments for GxE pattern prediction. Results demonstrate that maximum accuracy for SA ( rho = 0.611 ) and for TCH ( rho=0.341 ) was achieved using in training sets few (3) to no common (0) genotype across environments maximizing the number of different genotypes that were tested only once. Significantly, we show that reducing phenotypic records for model calibration has minimal impact on predictive ability, with sets of 12 non-overlapped genotypes per environment (72=12x6) being the most convenient cost-benefit combination.
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Palabras clave

Genomic prediction gpGenomic selectionGenomic selection gsOptimizationPedigreeSparse testing designsSugarcane breedinSugarcane breedingValuesYiel

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Frontiers in Plant Science 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 33/273, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Plant Sciences.

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 2026-04-27:

  • WoS: 3
  • Scopus: 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 2026-04-27:

  • 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: 16.
  • 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: 16 (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: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 2 (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/86538/

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

  • Visualizaciones: 113
  • Descargas: 55
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Colombia; United States of America.

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 (GARCIA-ABADILLO VELASCO, JULIAN) .

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Reconocimientos ligados al ítem

The author(s) declare financial support was received for the research, authorship, and/or publication of this article. JG-A was funded a UPM predoctoral grant as part of the program "Programa Propio I +D+i" financed by the Universidad Politecnica de Madrid. JIS was supported by the Beatriz Galindo Program (BEAGAL18/00115) from the Ministerio de Educacion y Formacion Profesional of Spain and the Severo Ochoa Program for Centers of Excellence in R&D from the "Agencia Estatal de Investigacion" of Spain, grant SEV-2016SEV- -0672 (2017SEV- -2021)) to the CBGP. JIS was also supported by Grant PID2021-123718OB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by "ERDF A way of making Europe, CEX2020-000999-S. DAS:The datasets and pipeline generated for this study can be found in the following link: https://uflorida-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/jhernandezjarqui_ufl_edu/Ele_tW5RgC5PrfRHWnet5xsBzgOHCLzCZ_Yxz8SftLUv-Q?e=WhhHaq.
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