TOPlus：一种集成先验遗传和环境信息的算法，用于玉米杂交育种中的多性状协同选择

《Plant Communications》：TOPlus: An algorithm integrating prior genetic and environmental information for multi-trait synergic selection in maize hybrid breeding

　　

摘要

在玉米杂交育种中，如何在特定目标环境下协同选择具有多种优良性状的杂交品种仍然是一个主要挑战。环境数据和功能基因的知识正在迅速增加，但这些信息尚未有效整合到作物育种决策中。本文提出了TOPlus这一杂交品种优先选择框架，该框架包括预测模块和选择模块。预测模块利用环境信息来提高未测试基因型和环境的表型预测精度，而选择模块则结合功能基因的先验信息及多种预测性状，以确定适合目标环境的杂交品种。在17个农艺性状方面，TOPlus使跨环境预测的平均准确性比JGRA提高了12%，比EADW+GW提高了3%。加入功能基因先验信息后，杂交品种的优先排序效果进一步提升：TOPlus选出的杂交品种产量比原始TOP方法选出的品种高出5.90%至19.64%，同时其他性状的表现也保持相当水平。TOPlus算法将功能基因内部划分为环境稳定基因组和环境可变基因组，其中稳定基因与植物的核心发育过程相关，而可变基因则富含与应激反应和环境适应相关的通路。在商业杂交品种品系中的独立验证表明，TOPlus能够支持区域级别的适应性评估，并适用于不同农业生态区的特定候选玉米杂交品种的外推应用。总体而言，通过将环境数据和功能基因先验信息整合到一个可解释的框架中，TOPlus为玉米育种中针对特定区域的跨环境预测和多性状协同选择提供了一种基于生物学原理且数据驱动的方法。