Warianty tytułu
Predicting progeny means from quantitative genetic parameters of parents: models and their use for winter rye
Języki publikacji
Abstrakty
Doświadczalna ocena średnich dla cech rolniczych w dużej liczbie kombinacji potomstwa z krzyżowań w pokoleniu F1 (jako mieszańców heterozyjnych F1 lub segregujących populacji) oraz w pokoleniach wsobnych jest kosztowna i czasochłonna. Zatem, te średnie powinny być możliwie dokładnie przewidywane za pomocą statystycznych modeli, opartych na oszacowaniach genetycznych parametrów dla rodziców z dostępnych danych genetycznych (głównie o markerach molekularnych) i fenotypowych (o samych rodzicach lub ich potomstwie). W pracy przedstawiono takie modele statystyczne (modele regresyjne) do przewidywania średnich cech w populacjach potomstwa roślin uprawnych, w których uwzględniono oszacowania biometryczno-genetycznych parametrów dla rodziców. Zastosowanie i ocenę przydatności tych modeli zobrazowano na przykładzie 7 cech rolniczych 27 populacji potomstwa F1 żyta ozimego, otrzymanych w czyn–nikowym układzie krzyżowań 9 odmian populacyjnych (formy mateczne) z 3 testerami (populacje ojcowskie). Rozważano dwa rodzaje modeli. Jeden z modeli pierwszego rodzaju zawiera tylko średnią cechy dla obu rodziców, drugi zaś, oprócz tej zmiennej prognozującej, zawiera jeszcze odległość genetyczną rodziców (odległość Mahalanobisa, D2, badanych cech lub bezwzględną różnicę średnich genotypowych rodziców dla rozpatrywanej cechy, |D|), jako drugą zmienną prognozującą. Dwa modele drugiego rodzaju mają podobną konstrukcję. Jeden jest oparty tylko na efektach GCA rodziców, drugi zaś zawiera zarówno tę zmienną prognozującą, jak i wymienione odległości genetyczne rodziców. W rozpatrywanych badaniach nad żytem ozimym największą dokładność przewidywania za pomocą modelu ze średnią obu rodziców stwierdzono dla dwóch cech o większym znaczeniu efektów addytywnych w ich uwarunkowaniu oraz o dużej zmienności rodziców i potomstwa. Model oparty na efektach GCA rodziców zawsze dokładniej przewidywał średnie populacji potomstwa F1, niż model poprzedni. Obie odległości genetyczne rodziców, wprowadzone do każdego z dwóch modeli pierwotnych, mało zwiększały dokładność przewidywania średnich populacji potomstwa F1.
Experimental evaluation of the means for agricultural traits in a great number of F1 progenies (as hybrids or segregating populations) and in inbred generations of F1 hybrids is expensive and time-consuming. Then, the progeny means should be predicted using statistical models based on genetic parameters of parents, derived from genetic (molecular markers) and phenotypic parents per se or their offspring data. In the paper, statistical (regression) prediction models involving the estimators of quantitative genetic parameters of parents are presented. The application and usefulness of these models are shown using as an example 7 agronomic characters of 27 F1 winter rye progeny populations obtained in factorial mating design between 9 population varieties (females) and 3 testers (male populations). Two types of models were considered. Models representing the first type include either a mid-parent value of the predicted character only as a predictor variable or both a mid-parent value and parental genetic distance (Mahalanobis distance, D2, of characters studied or absolute difference between parents for the traits studied, |D|) as two predictor variables. Two of the models representing the second type are similar to those of the first type. One of them is based on GCA effects of parents only, whereas the other includes both GCA effects and parental genetic distance. In the studies on winter rye the largest accuracy in predicting progeny means using the model based on the mid-parent value was found for two traits characterized by a relatively larger variation of both parents and F1 progeny families, and their whose performance was affected predominantly by genetic additive effects. The model based on GCA effects of parents was much more efficient for all characters than the other one. Both genetic distances of parents, incorporated into each of the reference models as the additional predictor variables, weakly increased the efficiency of predicting means for F1 winter rye progeny populations.
Wydawca
Rocznik
Numer
Opis fizyczny
s.251-268,tab.,bibliogr.
Twórcy
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.agro-article-88b92e6f-cbdb-4c4b-b95a-9713f5e2d284
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.