条斑紫菜产量相关性状的基因组预测准确性评估

《Molecular Breeding》：Evaluation of genomic prediction accuracy for yield-related traits in Pyropia haitanensis

　　

摘要

Pyropia haitanensis，一种潮间带红藻的代表物种，具有重要的经济价值。然而，其传统育种周期长且效率低下，导致P. haitanensis新品种匮乏。基因组选择（GS）是一种高效的分子育种策略，有望加速产量相关性状的遗传改良。迄今为止，尚未经报道红藻的系统基因组选择研究。在本研究中，我们基于全基因组测序数据，采用双单倍体（DH）群体对五个产量相关性状（长度、宽度、鲜重、成熟天数和厚度）进行了基因组预测。我们系统比较了八种统计模型对预测准确率的影响，并在两种 SNP 选择策略下（基于全基因组关联研究（GWAS）的选择和随机选择）评估了不同标记密度（范围从 100 个 SNP 到全套标记）的效果。结果表明，五个产量性状的遗传力范围从 0.12（长度）到 0.57（厚度）。随机森林（RF）模型在所有性状上的预测准确率始终高于其他模型，准确率从长度的 0.448 到厚度的 0.727。对于所有模型，当标记数量在 1,000 至 5,000 之间时，预测准确率达到平台期，进一步增加标记密度带来的增益有限。在低标记密度（100–1,000 个 SNP）下，对于大多数性状，基于 GWAS 的选择表现优于随机选择，而随机选择在宽度性状上显示出更高的准确率。总之，基因组选择在P. haitanensis育种中的应用，为鉴定优良候选个体提供了一种有效策略。在实际应用中，应根据性状的遗传结构和可用的 SNP 密度灵活选择最佳模型。