需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种,特别是在气候变化的情况下,这要求作物满足日益复杂和多样化的需求,这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下,追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要,因此有必要加强多标准或多性状育种(Moeinizade 等人,2020 年)。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值(基因组预测,GP,Meuwissen 等人,2001 年)已证明其在育种计划中的有效性。事实证明,这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本(Hickey 等人,2017 年)。然而,为了应对气候变化和更明确的环境目标种群(Chapman 等人,2000 年),对多环境(ME)育种的需求日益增长,这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境(GxE)之间相互作用的出现(Rincent 等人,2017 年)。先前的研究试图在基因组选择(GS)中解决 GxE。例如,Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而,这些模型仅考虑线性和非因果环境效应,从而降低了预测准确性的可能增益,尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境(Rogers and Holland,2022)。Heslot 等人。另一方面,(2014 年)使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比,在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE,如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ,强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此,考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性,使得建模变得极具挑战性(Larkin 等人,2019 年)。
昂热大学坐落在以生活质量闻名的地区中心,是该地区第三大雇主,为教职员工和学生提供了良好的发展环境。昂热大学是一所多学科大学,拥有 3 个校区和 2 个搬迁校区(分别位于 Cholet 和 Saumur),招收了 26,000 多名学生。它拥有 8 个组成部分(5 个 UFR、1 个 IUT、1 个内部工程学院和 1 个内部商业和管理学院)以及 31 个联邦研究单位和机构。昂热大学开展了许多创新项目,并向世界开放,因此每个人都可以在一个充满活力的环境中成长。昂热大学的年度预算为 1.56 亿欧元(包括 1.23 亿欧元的工资单)。昂热大学拥有 1167 名教师和教师研究员、917 名行政和技术人员以及近 2000 名个人承包商,正在寻找积极主动的参与者。您认为自己符合这份工作的要求吗?加入我们吧!
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