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This research was funded by Delivering Genetic Gain in Wheat project supported by Bill and Melinda Gates Foundation (BMGF) and the UK Department for International Development (DFID), grant number OPP1133199.

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Lopes, MdAutor o Coautor
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Comparison of Genomic Prediction Methods for Yellow, Stem, and Leaf Rust Resistance in Wheat Landraces from Afghanistan

Publicado en:Plants-Basel. 10 (3): 558- - 2021-03-01 10(3), DOI: 10.3390/plants10030558

Autores: Tehseen, MM; Kehel, Z; Sansaloni, CP; Lopes, MD; Amri, A; Kurtulus, E; Nazari, K

Afiliaciones

Cultius Extensius Sostenibles. IRTA Investigación y Tecnología Agroalimentarias - Autor o Coautor
Cultius Extensius Sostenibles. Producció Vegetal - Autor o Coautor
Producció Vegetal. IRTA Investigación y Tecnología Agroalimentarias - Autor o Coautor
‎ Ege Univ, Dept Field Crops, POB 35100, Izmir, Turkey - Autor o Coautor
‎ Int Ctr Agr Res Dry Areas ICARDA, ICARDA Prebreeding & Genebank Operat, Biodivers & Crop Improvement Program, POB 10000, Rabat, Morocco - Autor o Coautor
‎ Int Maize & Wheat Improvement Ctr CIMMYT, Carretera Mexico Veracruz Km 45, El Batan 56237, Texcoco, Mexico - Autor o Coautor
‎ IRTA Inst Food & Agr Res & Technol, Sustainable Field Crops Programme, Lleida 25198, Spain - Autor o Coautor
‎ Reg Cereal Rust Res Ctr RCRRC, Biodivers & Crop Improvement Program, Int Ctr Agr Res Dry Areas ICARDA, POB 35661, Izmir, Turkey - Autor o Coautor
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Resumen

Wheat rust diseases, including yellow rust (Yr; also known as stripe rust) caused by Puccinia striiformis Westend. f. sp. tritici, leaf rust (Lr) caused by Puccinia triticina Eriks. and stem rust (Sr) caused by Puccinia graminis Pres f. sp. tritici are major threats to wheat production all around the globe. Durable resistance to wheat rust diseases can be achieved through genomic-assisted prediction of resistant accessions to increase genetic gain per unit time. Genomic prediction (GP) is a promising technology that uses genomic markers to estimate genomic-assisted breeding values (GBEVs) for selecting resistant plant genotypes and accumulating favorable alleles for adult plant resistance (APR) to wheat rust diseases. To evaluate GP we compared the predictive ability of nine different parametric, semi-parametric and Bayesian models including Genomic Unbiased Linear Prediction (GBLUP), Ridge Regression (RR), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Elastic Net (EN), Bayesian Ridge Regression (BRR), Bayesian A (BA), Bayesian B (BB), Bayesian C (BC) and Reproducing Kernel Hilbert Spacing model (RKHS) to estimate GEBV's for APR to yellow, leaf and stem rust of wheat in a panel of 363 bread wheat landraces of Afghanistan origin. Based on five-fold cross validation the mean predictive abilities were 0.33, 0.30, 0.38, and 0.33 for Yr (2016), Yr (2017), Lr, and Sr, respectively. No single model outperformed the rest of the models for all traits. LASSO and EN showed the lowest predictive ability in four of the five traits. GBLUP and RR gave similar predictive abilities, whereas Bayesian models were not significantly different from each other as well. We also investigated the effect of the number of genotypes and the markers used in the analysis on the predictive ability of the GP model. The predictive ability was highest with 1000 markers and there was a linear trend in the predictive ability and the size of the training population. The results of the study are encouraging, confirming the feasibility of GP to be effectively applied in breeding programs for resistance to all three wheat rust diseases.

Palabras clave
genomic predictionleaf ruststem rustwheat landracesGenomic predictionLeaf rustStem rustWheat landracesYellow rust

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Plants-Basel debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición 39/239, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Plant Sciences.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.49. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 2.57 (fuente consultada: Dimensions May 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-05-03, el siguiente número de citas:

  • WoS: 12
  • Scopus: 14
  • Europe PMC: 8
  • OpenCitations: 12
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-03:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 26.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 26 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.5.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 4 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: http://hdl.handle.net/20.500.12327/1275
Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Mexico; Morocco; Turkey.