EnvRtype: A software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture
Publicado en:G3-Genes Genomes Genetics. 11 (4): - 2021-04-01 11(4), DOI: 10.1093/g3journal/jkab040
Autores: Costa-Neto G; Galli G; Carvalho HF; Crossa J; Fritsche-Neto R
Afiliaciones
Resumen
Envirotyping is an essential technique used to unfold the nongenetic drivers associated with the phenotypic adaptation of living organisms. Here, we introduce the EnvRtype R package, a novel toolkit developed to interplay large-scale envirotyping data (enviromics) into quantitative genomics. To start a user-friendly envirotyping pipeline, this package offers: (1) remote sensing tools for collecting (get_weather and extract_GIS functions) and processing ecophysiological variables (processWTH function) from raw environmental data at single locations or worldwide; (2) environmental characterization by typing environments and profiling descriptors of environmental quality (env_typing function), in addition to gathering environmental covariables as quantitative descriptors for predictive purposes (W_matrix function); and (3) identification of environmental similarity that can be used as an enviromic-based kernel (env_typing function) in whole-genome prediction (GP), aimed at increasing ecophysiological knowledge in genomic best-unbiased predictions (GBLUP) and emulating reaction norm effects (get_kernel and kernel_model functions). We highlight literature mining concepts in fine-tuning envirotyping parameters for each plant species and target growing environments. We show that envirotyping for predictive breeding collects raw data and processes it in an eco-physiologically smart way. Examples of its use for creating global-scale envirotyping networks and integrating reaction-norm modeling in GP are also outlined. We conclude that EnvRtype provides a cost-effective envirotyping pipeline capable of providing high quality enviromic data for a diverse set of genomic-based studies, especially for increasing accuracy in GP across untested growing environments.
Palabras clave
Indicios de calidad
Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión
El trabajo ha sido publicado en la revista G3-Genes Genomes Genetics debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Medicine (Miscellaneous).
Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales de Scopus Elsevier, arroja un valor para la media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 4.01, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)
Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:
- Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 23.06 (fuente consultada: Dimensions Jun 2025)
De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-06-01, el siguiente número de citas:
- WoS: 12
- Scopus: 69
- OpenCitations: 68
Impacto y visibilidad social
Análisis de liderazgo de los autores institucionales
Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Brazil; Mexico; Philippines.