Analyse de la Signification et de la Stabilité de l'Interaction Gène-Environnement à l'aide de RGxEStat

Significance and Stability Analysis of Gene-Environment Interaction using RGxEStat

April 3, 2026

Auteurs: Meng'en Qin, Zhe Li, Xiaohui Yang

cs.AI

Résumé

Les interactions génotype-environnement (GxE) influencent la performance des génotypes dans divers environnements, réduisant la prédictibilité des phénotypes dans les environnements cibles. L'analyse approfondie des interactions GxE facilite l'identification de la manière dont les avantages ou défauts génétiques s'expriment ou sont réprimés sous des conditions environnementales spécifiques, permettant ainsi la sélection génétique et l'amélioration des pratiques de sélection. Cet article présente deux modèles clés pour la recherche sur les interactions GxE. Il inclut spécifiquement l'analyse de significativité basée sur le modèle à effets mixtes pour déterminer si les gènes ou les interactions GxE affectent significativement les traits phénotypiques ; et l'analyse de stabilité, qui examine plus en détail les relations interactives entre les gènes et les environnements, ainsi que la supériorité ou l'infériorité relative des génotypes dans différents environnements. De plus, cet article présente RGxEStat, un outil interactif léger développé par les auteurs, qui intègre la construction, la résolution et la visualisation des modèles précités. Conçu pour éviter aux sélectionneurs et agronomes d'apprendre la programmation complexe SAS ou R, RGxEStat offre une interface conviviale pour une analyse rationalisée des données de sélection, accélérant significativement les cycles de recherche. Les codes et jeux de données sont disponibles à l'adresse https://github.com/mason-ching/RGxEStat.

English

Genotype-by-Environment (GxE) interactions influence the performance of genotypes across diverse environments, reducing the predictability of phenotypes in target environments. In-depth analysis of GxE interactions facilitates the identification of how genetic advantages or defects are expressed or suppressed under specific environmental conditions, thereby enabling genetic selection and enhancing breeding practices. This paper introduces two key models for GxE interaction research. Specifically, it includes significance analysis based on the mixed effect model to determine whether genes or GxE interactions significantly affect phenotypic traits; stability analysis, which further investigates the interactive relationships between genes and environments, as well as the relative superiority or inferiority of genotypes across environments. Additionally, this paper presents RGxEStat, a lightweight interactive tool, which is developed by the authors and integrates the construction, solution, and visualization of the aforementioned models. Designed to eliminate the need for breeders and agronomists to learn complex SAS or R programming, RGxEStat provides a user-friendly interface for streamlined breeding data analysis, significantly accelerating research cycles. Codes and datasets are available at https://github.com/mason-ching/RGxEStat.