挪威杉 (Picea abies) 木材属性的跨代基因组预测:使用独立验证的评估
Haleh Hayatgheibi1, Henrik R Hallingbäck2, Salvador A Gezan3
1Department of Forest Genetics and Plant Physiology, Swedish University of Agricultural Sciences (SLU), Umeå, Sweden. haleh.hayatgheibi@slu.se.
挪威杉的基因组预测显示了多代繁殖的前景,在基于血统和基于标记的模型之间具有可比的准确性. 更简单的表型化方法,如单年环密度,对于木材的特性是有效的.
科学领域:
- 林业遗传学 林业遗传学
- 定量遗传学 是一种定量遗传学.
- 植物育种 植物育种
背景情况:
- 林业中的基因组选择 (GS) 效率通常使用单一代的交叉验证,这可能不反映多代的育种现实.
- 这项研究是首次评估两代和两种环境中挪威杉的基因组预测.
研究的目的:
- 评估基因组预测模型 (基于血统和基于标记) 对挪威杉木跨世代和环境的特性.
- 为了比较不同的表型化策略用于在操作繁殖计划中进行基因组预测.
主要方法:
- 基于血统 (ABLUP) 和基于标记 (GBLUP) 的训练模型使用约6,000个表型和约2,500个基因型的挪威杉个体.
- 采用前进,后退和跨环境预测方法,具有独立的验证.
- 使用累积 (AWE-GBLUP) 与单年环密度 (SAD-GBLUP) 进行表型化.
主要成果:
- GBLUP模型显示预测能力 (PA) 和准确性 (ACC) 与ABLUP相比,特别是在跨环境预测方面.
- 对于密度和特征特征的前后预测更高,这表明跨代木材属性预测的可行性.
- 单个年环密度 (SAD-GBLUP) 实现了与累积密度 (AWE-GBLUP) 类似的精度,支持成本有效的表型.
结论:
- 特定环境的基因组预测模型对于提高挪威杉育种的准确性和可靠性至关重要.
- 对木材属性的跨代预测是可行的,尽管对生长和低遗传性特征可能具有挑战性.
- 这项研究为在挪威的松子育种中实施GS提供了基础,并建议未来在更大的培训种群和非添加效应方面开展工作.
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