随着全基因组测序技术的发展和测序成本的下降,利用高密度分子标记,在基因组水平上预测动植物的遗传效应已经得到应用。传统的水稻品种选育受季节、发育时期限制,效率较低;而利用高通量测序技术获得杂交水稻的标记信息,进而在全基因组上预测不同品种水稻的遗传效应,成本则相对低廉得多,而且效率非常高。本研究在NCⅡ设计下,获得115个父本和5个母本及其子代的表型性状和整个基因组上的标记信息,采用5-fold交叉验证,使用GBLUP(genomic best linear unbiased prediction)方法,对水稻的多种农艺性状进行预测,进而挑选出生产上具有优势的杂交组合品种。我们在模型中纳入了加性效应、显性效应以及上位效应等三种遗传效应。并分析了两种不同环境的效应,模型中环境的效应被划分为固定效应和随机效应两部分。研究结果表明:NCⅡ设计下对水稻不同性状的预测能力有较大差异,千粒重和株高等遗传率较高的性状预测能力较高;水稻的多种性状主要由加性效应决定,引入显性效应和上位性对表型的预测贡献很小;对不同环境下的水稻表现进行联合预测,要优于单个环境下的预测;在多环境下,引入环境和遗传效应的随机互作,能够在一定程度上提高预测的效果。
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