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想要從數(shù)據(jù)中提取有意義的信息從而做出更好的育種決策，開發(fā)系統(tǒng)化的表型數(shù)據(jù)分析流程、增強可視化以及結果挖掘是至關重要的。在這里，作者概述了基于IRRI的旱作水稻育種(RRB)計劃，以及其如何利用 R 計算能力和R Markdown、plotly、LaTeX 和 HTML 等開源資源工具來開發(fā)開源和端到端的數(shù)據(jù)分析工作流程和方法，將其重新設計為可復制的文檔，以便提高數(shù)據(jù)解釋和結果可視化的能力，并實現(xiàn)輕松與合作者共享。

在當前報告中采用的數(shù)據(jù)分析工作流程的示意圖。分析工作流程過程中涉及的四個主要步驟是 a 數(shù)據(jù)導入、b 數(shù)據(jù)預處理、c 數(shù)據(jù)建模和 d 結果生成。主要步驟分為開發(fā)全面而強大的分析管道所需的各個組件。


作者報告了將表型數(shù)據(jù)分析管道和工作流程嵌入到表現(xiàn)良好的文檔中的最新進展。開發(fā)的分析管道是開源的，展示了如何分析作物育種計劃中的表型數(shù)據(jù)并分步解釋。分析管道展示了如何預處理和檢查表型數(shù)據(jù)的質量，使用現(xiàn)代統(tǒng)計工具和方法執(zhí)行穩(wěn)定的數(shù)據(jù)分析，并將其轉換為可復制的文檔。帶有 R 代碼的解釋性文本、表格或圖形的輸出以及結果的解釋都集成到統(tǒng)一的文檔中。該分析具有高度可重復性，并且可以隨時重新生成。分析管道源代碼和演示數(shù)據(jù)可在 https://github.com/whussain2/Analysis-pipeline 獲得。

從 MET 分析中提取的結果。A.使用第一因子估計載荷的前 10 個基因型的潛在回歸圖。 藍色實線和灰色陰影分別對應于潛在回歸線和 95% 的置信區(qū)間。 b 基于因子分析協(xié)方差結構在所有環(huán)境中調整的預測育種值，繪制選定基因型（藍色）和未選定基因型（黃色三角形）的雙標圖。 帶箭頭的藍線顯示環(huán)境及其相關性

所提供的分析工作流程和文件不僅限于 IRRI 的 RRB 計劃，還適用于任何擁有成熟育種計劃的組織或機構。作者相信這是一項使 IRRI 的 RRB 項目數(shù)據(jù)分析現(xiàn)代化的偉大舉措。此外，植物育種者或研究人員可以輕松運用該方法，幫助和指導他們以最佳方式分析育種試驗數(shù)據(jù)。

來源：Plant Methods.Open-source analytical pipeline for robust data analysis, visualizations and sharing in crop breeding.Waseem Hussain, Mahender Anumalla, Margaret Catolos, Apurva Khanna, Ma. Teresa Sta. Cruz, Joie Ramos & Sankalp Bhosale
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-022-00845-7#Abs1