结合NDVI和细菌性枯萎病评分预测豌豆产量


发布时间:

2022-08-12

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

  豌豆是最常见的温带豆类作物,2020年全球产量接近1500万吨。通过育种来改良豌豆品种对于确保其产量和抗病性非常重要。基因组选择(GS)是一种现代育种方法,可以大幅提高谷物产量的遗传增益率,其部署取决于可以实现的预测精度(PA)。在我们的研究中,通过谷物产量、空中高通量表型(归一化差异植被指数,NDVI)和细菌枯萎病评分(BBSC)评估了4项代表育种系育种计划推进阶段(S0,S1,S2和S3)的产量试验。由于这三个性状的估算加性和非加性遗传成分随拟合模型的不同而不同,因此观察到了低至中等广义遗传力(0.31–0.71)和狭义遗传力(0.13–0.71)。这3个性状之间的遗传相关性很高,特别是在S0-S2阶段。将NDVI和BBSC结合起来,通过单变量和多变量GS模型研究粮食产量的PA,在交叉验证和前向预测方法中,多变量模型的PA都高于单变量模型。在部署多变量模型时,实现了6-50%的PA改善。在前向预测方案中,当训练群体由多变量模型的早期育种阶段组成时,显示出最高的PA。NDVI和BBSC都是常用的性状,可以在早期生长阶段测量;我们的研究还表明,NDVI是一个更有用的性状,通过将其纳入多变量模型,可以在田间豌豆育种计划中高精确度地预测谷物产量,特别是在病害试验中。

 

  图1整个育种阶段(S0-S3)的粮食产量、NDVI 和 BBSC 箱形图。

 

  图2 用不同颜色(S0_粉红色、S1_红色、S2_橙色和S3_黄色)表示的田间豌豆育种阶段的基因组关系矩阵(GRM)热图。GRM中的颜色表示育种系之间的关联程度(高关联用绿色表示,低关联用蓝色表示)。

 

  图3 前向预测场景的PA,其中一个或多个育种阶段用作训练集,以使用不同的模型(单变量;双变量;多变量)预测下一个育种阶段的粮食产量。

  

  来源:Zhao H, Pandey B R, Khansefid M, et al. Combining NDVI and Bacterial Blight Score to Predict Grain Yield in Field Pea[J]. Front. Plant Sci. 13: 923381. doi: 10.3389/fpls, 2022.

  https://doi.org/ 10.3389/fpls.2022.923381

 

  编辑:小王博士在努力

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