Analisi di Significatività e Stabilità dell'Interazione Gene-Ambiente mediante RGxEStat

Significance and Stability Analysis of Gene-Environment Interaction using RGxEStat

April 3, 2026

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

cs.AI

Abstract

Le interazioni Genotipo per Ambiente (GxE) influenzano la performance dei genotipi in ambienti diversi, riducendo la prevedibilità dei fenotipi negli ambienti target. L'analisi approfondita delle interazioni GxE facilita l'identificazione di come i vantaggi o i difetti genetici vengano espressi o soppressi in condizioni ambientali specifiche, consentendo così la selezione genetica e il miglioramento delle pratiche di breeding. Questo articolo introduce due modelli chiave per la ricerca sulle interazioni GxE. Nello specifico, include l'analisi di significatività basata sul modello ad effetti misti per determinare se i geni o le interazioni GxE influenzano significativamente i tratti fenotipici; e l'analisi di stabilità, che investiga ulteriormente le relazioni interattive tra geni e ambienti, nonché la superiorità o inferiorità relativa dei genotipi attraverso diversi ambienti. Inoltre, questo articolo presenta RGxEStat, uno strumento interattivo leggero, sviluppato dagli autori e che integra la costruzione, la soluzione e la visualizzazione dei suddetti modelli. Progettato per eliminare la necessità che selezionatori e agronomi imparino la complessa programmazione SAS o R, RGxEStat fornisce un'interfaccia user-friendly per l'analisi semplificata dei dati di breeding, accelerando significativamente i cicli di ricerca. I codici e i dataset sono disponibili su 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.