La regresión de la cresta de múltiples rasgos BLUP con de novo GWAS mejora la predicción genómica de la capacidad de inducción haploide de los inductores haploides en el maíz
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Resumen
Este resumen es generado por máquina.Los modelos de predicción genómica, incluido el rrBLUP, mejoraron la capacidad predictiva de los inductores haploides del maíz. Los modelos de múltiples rasgos y de novo GWAS mejoraron el rendimiento, acelerando las ganancias genéticas.
Área De La Ciencia
- Mejoramiento de las plantas y genética
- Selección genómica
- Maíz (Zea mays L.) mejora
Sus Antecedentes
- Los modelos de predicción genómica (GP) son cruciales para acelerar la ganancia genética en la mejora de los cultivos.
- El BLUP de regresión de cresta (rrBLUP) es un modelo de GP común, pero su rendimiento puede variar.
- Los inductores haploides son vitales para la tecnología haploide doblada (DH) en el maíz, que requiere estrategias de mejoramiento eficientes.
Objetivo Del Estudio
- Evaluar los modelos de GP de rasgo único (ST) y de rasgo múltiple (MT) para los inductores haploides del maíz (DHIs).
- Evaluar el impacto de la integración de la MT y de los estudios de asociación de todo el genoma de novo (GWAS) en el marco del rrBLUP.
- Comparar la capacidad predictiva (PA) de varios modelos de GP, incluidos rrBLUP, BayesB, Random Forest y xGBoost.
Principales Métodos
- Se han evaluado los modelos ST y MT GP (rrBLUP, BayesB, Random Forest, xGBoost) en IDH multifamiliares.
- MT integrado y GWAS de novo dentro de rrBLUP para días hasta la floración (DTF), tasa de inducción haploide (HIR), altura de la planta (PHT) y longitud de la rama primaria (PBL).
- Se ha evaluado la AP mediante validación cruzada cinco veces y se ha validado en intercruzamientos de generación avanzada con múltiples progenitores (MAGIC).
Principales Resultados
- El promedio de AP entre los métodos de GP osciló entre 0,51 y 0,69.
- Los métodos ST/MT de novo GWAS rrBLUP aumentaron significativamente la PA para el HIR.
- Los modelos MT GP mostraron una mejora promedio del 12% en la PA en todos los rasgos en comparación con los modelos ST en los IDH MAGIC.
Conclusiones
- La integración del modelado de MT o de novo GWAS en el marco de rrBLUP mejora el rendimiento del GP.
- Estos enfoques avanzados de GP proporcionan evidencia empírica para acelerar la mejora genética de los inductores haploides del maíz.
- El estudio subraya la utilidad de estrategias de GP adaptadas a objetivos específicos de mejoramiento en el maíz.
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