Значимость и анализ устойчивости взаимодействия генов и окружающей среды с использованием RGxEStat
Significance and Stability Analysis of Gene-Environment Interaction using RGxEStat
April 3, 2026
Авторы: Meng'en Qin, Zhe Li, Xiaohui Yang
cs.AI
Аннотация
Взаимодействие генотип-среда (G×E) влияет на продуктивность генотипов в различных условиях окружающей среды, снижая предсказуемость фенотипов в целевых ареалах. Глубокий анализ взаимодействий G×E позволяет определить, как генетические преимущества или дефекты экспрессируются или подавляются в специфических условиях среды, что способствует генетическому отбору и совершенствованию селекционных практик. В данной статье представлены две ключевые модели для исследования взаимодействий G×E. В частности, включены: анализ значимости на основе модели со смешанными эффектами для определения существенного влияния генов или взаимодействий G×E на фенотипические признаки; анализ стабильности, который дополнительно исследует интерактивные взаимосвязи между генами и средой, а также относительное превосходство или нестабильность генотипов в различных условиях. Кроме того, представлен RGxEStat — легковесный интерактивный инструмент, разработанный авторами и интегрирующий построение, решение и визуализацию упомянутых моделей. Созданный для избавления селекционеров и агрономов от необходимости изучения сложного программирования на SAS или R, RGxEStat предоставляет удобный интерфейс для оптимизированного анализа селекционных данных, значительно ускоряя исследовательские циклы. Коды и наборы данных доступны по адресу 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.