利用基因组预测技术快速筛选适合中国种植的早熟、穗位低的玉米杂交种

《Plant Molecular Biology》：Rapid selection of early-maturing and low-ear position maize hybrids suitable for China using genomic prediction

针对玉米早熟与低穗位性状的基因组预测模型构建及验证，采用34份核心种质构建部分双单交杂交体系，在7个北方地区进行表型鉴定，发现性状遗传力达0.89-0.94，群体结构划分为4个亚群，其中Reid×Iodent亚组综合表现最优，训练集占比<16%时仍能建立高精度（0.37-0.89）预测模型，为杂交种选育提供新方法

　　

摘要

早熟和低穗位特性是玉米育种过程中的重要选择性状，尤其是在中国北方。为了构建一个基因组预测模型，以筛选适应不同环境的早熟和低穗位杂交种，我们选择了34个优良自交系，通过部分双列杂交设计产生了285个单交杂种。这些自交系构成了中国玉米种质的迷你核心集合，包括18个来自硬秆异质性组的自交系和16个来自非硬秆异质性组的自交系。通过测序对亲本自交系进行了基因分型，并在中国7个地点对285个杂种进行了早熟和低穗位相关性状的表型鉴定。研究结果表明，这些性状在7个地点之间存在显著差异。这些性状在不同地点之间具有高度相关性，遗传力范围为0.89至0.94，表明遗传因素是决定早熟和穗位的主要因素。群体结构分析显示，杂种主要分为4个亚组。其中，Reid × Iodent亚组在7个地点中的生长期最短，穗位最低，并且具有相对较高的遗传多样性。相应地，这两个亚组中的自交系在所有地点的综合性均较低。这些农艺性状的基因组预测准确率在0.26至0.89之间。7个地点的平均准确率在0.37至0.89之间。我们还发现，使用不到整个数据集16%的训练集就可以建立和开发有效的基因组预测模型，同时满足育种目标。即使使用较小的训练集，基因组预测也能达到中等到较高的准确率，这表明该方法有潜力简化杂交种选择过程并提高预测的稳定性。