稀有表型和基于型的模型用于大米中的基因组预测
Sang He1,2, Shanshan Liang3, Lijun Meng4
1Shenzhen Branch, Guangdong Laboratory of Lingnan Modern Agriculture, Genome Analysis Laboratory of the Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Agricultural Genomics Institute at Shenzhen, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Shenzhen, 518124, China.
在米育种中的多环境基因组选择可以使用稀疏的表型和基于单元型的模型进行优化. 这种方法可以提高预测准确度和效率,例如天到头和植物高度.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遗传学 遗传学 是一个
- 植物育种 植物育种
背景情况:
- 多环境基因组选择 (MEGS) 对于开发弹性作物品种至关重要.
- 强大的培训数据集与多环境表型数据对于有效的MEGS至关重要.
- 基因组预测增强的稀疏表型化为多环境试验 (MET) 提供了成本节省.
研究的目的:
- 为了研究多环境培训集的有效性,具有不同的表型强度.
- 为了评估不同的基于单元型的基因组预测模型,使用LD衍生的单元型块.
- 在米育种中增强多环境基因组选择.
主要方法:
- 使用了三种不同大小和成分的米种群.
- 采用LD衍生哈普洛型块用于基于哈普洛型的基因组预测.
- 在不同表型强度下,评估了天到行程 (DTH) 和植物高度 (PH) 的预测准确性.
主要成果:
- 只有培训组中的30%记录的表型化产生了与高强度表型化相比较的预测准确性.
- 对于DTH,局部表皮质效应似乎很重要.
- 在较大的群体中,较小的单元型块 (2-3个SNP) 保持了预测能力.
- 模拟环境间的协同差异改善了基因组预测的准确性.
结论:
- 稀少的表型化对于在米中构建多环境培训套件是有效的.
- 基于哈普洛型的模型,特别是具有优化块大小的模型,对MEGS有效.
- 考虑到环境相关性,可以提高米育种计划的预测准确度.
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