Новосибирск; Москва
Novosibirsk; Moscow
Новосибирск
Novosibirsk
Новосибирск
Novosibirsk
Новосибирск
Novosibirsk
Новосибирск
Novosibirsk
Геномная селекция – это технология, позволяющая определять генетическую ценность сортов сельскохозяйственных растений и пород животных, опираясь на информацию о генотипах и фенотипах. Измеренная селекционная ценность по отношению к целевому признаку дает возможность грамотно планировать этапы селекции и выбирать подходящие для скрещивания родительские формы. В настоящей работе использован метод BLUP для оценки селекционной ценности 149 российских сортов и интрогрессивных линий (4 измерения для каждого сорта или линии, 596 фенотипических точек) яровой пшеницы по содержанию семи химических элементов в зерне – K, Ca, Mg, Mn, Fe, Zn, Cu. Качество оценки селекционной ценности было определено с помощью кросc-валидации методом случайного разделения выборки на пять частей, одна из которых выступала в качестве тестовой популяции. Средние значения коэффициента корреляции Пирсона для предсказания концентрации микроэлементов составили: K – 0.67, Ca – 0.61, Mg – 0.4, Mn – 0.5, Fe – 0.38, Zn – 0.46, Cu – 0.48. Для 28 из 35 исследуемых моделей значение p-value было ниже номинального значимого порога (p-value < 0.05). Для 11 моделей p-value было значимо после коррекции на множественное тестирование (p-value < 0.001). Четыре из пяти моделей для Ca и K, и две из пяти для Mn имели p-value ниже порога, поправленного на множественное тестирование. Для 30 сортов, показавших лучшие значения сортовой ценности, средняя селекционная ценность для Ca, K и Mn была выше на 296.43, 785.11 и 4.87 мг/кг соответственно, чем средняя селекционная ценность популяции. Полученные результаты демонстрируют возможность применения моделей геномной селекции на ограниченных по размеру выборках образцов. Модели для K, Ca и Mn, показавшие наилучший результат, пригодны для оценки селекционной ценности российских сортов пшеницы для данных признаков.
Genomic selection is a technology that allows for the determination of the genetic value of varieties of agricultural plants and animal breeds, based on information about genotypes and phenotypes. The measured breeding value (BV) for varieties and breeds in relation to the target trait allows breeding stages to be thoroughly planned and the parent forms suitable for crossing to be chosen. In this work, the BLUP method was used to assess the breeding value of 149 Russian varieties and introgression lines (4 measurements for each variety or line, 596 phenotypic points) of spring wheat according to the content of seven chemical elements in the grain – K, Ca, Mg, Mn, Fe, Zn, Cu. The quality of the evaluation of breeding values was assessed using cross-validation, when the sample was randomly divided into five parts, one of which was chosen as a test population. The following average values of the Pearson correlation were obtained for predicting the concentration of trace elements: K – 0.67, Ca – 0.61, Mg – 0.4, Mn – 0.5, Fe – 0.38, Zn – 0.46, Cu – 0.48. Out of the 35 models studied, the p-value was below the nominal significant threshold (p-value < 0.05) for 28 models. For 11 models, the p-value was significant after correction for multiple testing (p-value < 0.001). For Ca and K, four out of five models and for Mn two out of five models had a p-value below the threshold adjusted for multiple testing. For 30 varieties that showed the best varietal values for Ca, K and Mn, the average breeding value was 296.43, 785.11 and 4.87 mg/kg higher, respectively, than the average breeding value of the population. The results obtained show the relevance of the application of genomic selection models even in such limited-size samples. The models for K, Ca and Mn are suitable for assessing the breeding value of Russian wheat varieties based on these characteristics.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.