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表型選擇技術(shù)作為油菜育種新方法的可行性研究

瀏覽次數(shù):313 發(fā)布日期:2024-11-22  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

Plant Phenomics | 油菜育種新方法:表型選擇技術(shù)解析

在作物育種中,基因組選擇(Genomic Selection,GS)已成為預(yù)測作物性狀的重要工具。然而,基因組選擇需要大量的基因型標(biāo)記,成本較高。為解決這一問題,本文提出了表型組選擇(Phenomic Selection,PS)作為低成本、高通量的替代方案。PS通過光譜數(shù)據(jù)預(yù)測復(fù)雜性狀,無需依賴基因型信息,具有良好的預(yù)測準(zhǔn)確性。

2024年7月,Plant Phenomics 在線發(fā)表了Justus Liebig University題為Phenomic Selection for Hybrid Rapeseed Breeding 的研究論文。

本文通過近紅外光譜(NIRS)數(shù)據(jù)對410個(gè)油菜雜交組合進(jìn)行了表型組選擇,并與基因組選擇進(jìn)行了對比分析。結(jié)果表明,表型組選擇在預(yù)測種子產(chǎn)量和植株高度等性狀時(shí),表現(xiàn)優(yōu)于基因組選擇,特別是在僅使用單個(gè)試驗(yàn)場地?cái)?shù)據(jù)時(shí)效果顯著。研究還發(fā)現(xiàn),通過親本的光譜數(shù)據(jù)預(yù)測雜交后代的性狀是可行的,為油菜雜交育種提供了一種高效、經(jīng)濟(jì)的選擇方法。

圖1是雜交油菜種群及不同環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)示意圖。本研究使用的油菜籽群體是基于5個(gè)不同的創(chuàng)始系(P1~P5)與一個(gè)共同的精英系(L1)的雜交。將得到的251個(gè)傳粉媒介與2個(gè)不同的雄性不育自交系(M1和M2)雜交,得到410個(gè)試驗(yàn)雜交種(A)。利用生長在1個(gè)地點(diǎn)的傳粉媒介獲得的近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行跨代預(yù)測,預(yù)測生長在5個(gè)地點(diǎn)的雜交種的表型性狀(B)。利用近紅外光譜數(shù)據(jù)和雜種(C至E)獲得的表型性狀進(jìn)行代內(nèi)預(yù)測。從所有5個(gè)位點(diǎn)獲得表型性狀,而NIRS數(shù)據(jù)要么從所有5個(gè)位點(diǎn)(C和E)獲得,要么從單個(gè)位點(diǎn)(D)獲得。交叉驗(yàn)證的方法是將雜交群體隨機(jī)分為80%的訓(xùn)練集和20%的測試集,重復(fù)200次(B至D),或者使用5個(gè)原始雜交中的4個(gè)后代的雜交作為訓(xùn)練集,其余亞家族作為測試集(E)。

圖1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)概述


圖2 幾種選擇的預(yù)測值和實(shí)際值對比

圖2基于GBLUP/NIRS-BLUP的實(shí)測值(調(diào)整均值)和預(yù)測值(200次交叉驗(yàn)證均值),比較GS(A和D)、PS(B和E)和組合選擇(C和F)對種子產(chǎn)量前80個(gè)基因型(A ~C)或前40個(gè)基因型(D ~ F)的選擇精度。根據(jù)預(yù)測和實(shí)際性能,在選定部分內(nèi)或外的基因型分別被分類為“正確選擇”(CS)或“正確丟棄”(CD)。

在實(shí)際表現(xiàn)較差的預(yù)測中選擇的基因型,反之亦然,分別被歸類為“錯(cuò)誤選擇”(WS)或“錯(cuò)誤丟棄”(WD)。相應(yīng)的百分比數(shù)字表示相應(yīng)的派系規(guī)模。切卡諾夫斯基相似系數(shù)(CZ)表示基于預(yù)測值的選擇精度。Pearson相關(guān)系數(shù)(r)表示各自的預(yù)測精度。近紅外光譜數(shù)據(jù)是在雜交種內(nèi)從收獲的種子中獲得的。

該研究首次驗(yàn)證了表型組選擇在油菜雜交育種中的可行性,證明了親本的光譜數(shù)據(jù)可以用于預(yù)測后代的性狀表現(xiàn)。這一方法能夠顯著降低育種成本,提高育種效率,且易于在現(xiàn)有的育種計(jì)劃中實(shí)施。

論文鏈接:
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0215

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About Plant Phenomics
《植物表型組學(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄?祁Nò睯CR2023影響因子為7.6,位于農(nóng)藝學(xué)一區(qū)(1/125名),植物科學(xué)一區(qū)(13/265名),遙感一區(qū)(6/62名)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學(xué)大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃領(lǐng)軍期刊項(xiàng)目、2024年入選中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃二期英文梯隊(duì)期刊。

說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
編輯排版:王平、陳新月(浙江大學(xué))
審核:尹歡、孔敏

來源:北京博普特科技有限公司
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