RGxEStatを用いた遺伝子-環境相互作用の意義と安定性の解析

Significance and Stability Analysis of Gene-Environment Interaction using RGxEStat

April 3, 2026

著者: Meng'en Qin, Zhe Li, Xiaohui Yang

cs.AI

要旨

遺伝子型と環境の交互作用（GxE）は、様々な環境下における遺伝子型の表現型発現に影響を与え、標的環境における表現型の予測可能性を低下させる。GxE相互作用の詳細な分析は、特定の環境条件下で遺伝的優位性または欠陥がどのように発現または抑制されるかを特定することを可能にし、それによって遺伝子選抜を促進し、育種作業を向上させる。本論文は、GxE相互作用研究における二つの主要なモデルを紹介する。具体的には、遺伝子またはGxE相互作用が表現型形質に有意に影響するかどうかを判断するための混合効果モデルに基づく有意性分析と、遺伝子と環境の相互作用関係および環境間における遺伝子型の相対的な優劣をさらに調査する安定性分析を含む。さらに本論文は、著者らによって開発され、上述のモデルの構築、求解、可視化を統合した軽量インタラクティブツールであるRGxEStatを紹介する。育種家や農学者が複雑なSASやRプログラミングを学ぶ必要性を排除するように設計されたRGxEStatは、効率的な育種データ分析のためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、研究サイクルを大幅に短縮する。コードとデータセットはhttps://github.com/mason-ching/RGxEStatで入手可能である。

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.