基于加性、显性和上位性模型的玉米杂交种青贮性状基因组预测

《Euphytica》：Genomic prediction of silage traits in maize hybrids using additive, dominance, and epistatic models

　　

摘要

由于存在强烈的基因型与环境影响交互作用（G×E）、高度的多基因性以及多点测试的成本，预测复杂青贮性状的重杂交表现仍然是玉米育种中的一个主要挑战。我们在两个与育种相关的场景下评估了使用加性、显性和上位性核的基因组预测：(i) 在已知环境中预测未经测试的重杂交；以及 (ii) 在未观察到的目标环境中预测已知的重杂交。利用来自多样化重杂交面板的基因组数据，我们评估了在阿德纳（Adana）、伊兹米尔（?zmir）、巴利克谢尔（Bal?kesir）和萨卡里亚（Sakarya）多个环境下的六个农艺和青贮产量性状的预测情况。预测准确性因性状和场景而异。环境内预测对干草产量（DFY）（~ 0.40）达到了中等准确性，而对植株高度和穗位高度等结构性状（> 0.75）达到了高准确性。跨环境预测通常提高了青贮性状的表现，其中伊兹米尔预测组中的干草产量（DFY）显示出唯一来自核复杂性的显著益处：准确性从 0.77 适度增加到 0.80。这表明显性和上位性成分有明显的贡献——但仅在这种特定环境中。对于所有其他性状和预测组，带有加性×环境交互作用的加性模型的表现匹配或超过了显性或上位性增强模型的表现。方差分解揭示了高度性状的强加性控制（43–64% 的加性方差），以及开花性状的大型加性×环境和显性×环境交互作用，这解释了它们跨环境可移植性的局限性。总体而言，我们的结果表明，简约的加性 AE 模型为青贮玉米基因组预测提供了最稳健和高效的框架，而增强核仅在特定环境条件下产生优势。