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# 生物学# 遺伝学

望ましいゲイン指数を持つ親株の選定

新しい方法が育種家により良い特性を持つ親植物を選ぶ手助けをするよ。

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植物の親選びを革新する植物の親選びを革新する効率化。ブリーダーは新しいインデックス法で選別を
目次

植物育種プログラムは、収量、品質、害虫への抵抗力などの改良された特性を持つ新しい品種を作ることを目指している。目標を達成するためには、適切な親植物の選択が重要だ。親植物を選ぶための有望な方法の一つが「Desired Gains Index(希望される利益指数)」だ。このアプローチは、育種家が複雑な経済的価値を特性に割り当てる必要なしに、見たい遺伝的改善に集中するのを助ける。

親植物選択の重要性

植物育種では、栽培者や消費者のニーズに合った品種を生産することが不可欠だ。育種家は、収量、作物の品質、環境ストレスに耐える能力など、さまざまな特性を考慮する必要がある。ただ、複数の特性を同時に改善するのは難しい場合もあるので、適切な親植物を選ぶことが育種プログラムの重要なステップとなる。

植物育種の課題

育種家は通常、さまざまな重要な特性を同時に改善することを目指している。たとえば、新しい品種は高収量、良好な品質、病気への抵抗力を持つ必要がある。しかし、ある特性が改善されると、別の特性が悪化することもある。たとえば、高収量を選ぶと病気への抵抗力が減ることがある。これが理想的なバランスを見つけるのを難しくしている。

Desired Gains Indexとは?

希望される利益指数は、育種家が特定の遺伝的改善を達成するための潜在能力に基づいて親植物を選ぶのを助ける方法だ。育種家は自分の目標を数値化し、強化したい特性に集中できる。この方法の良いところは、詳細な経済的重みを必要としないことだ。それを決定するのは難しい場合があるからね。

Desired Gains Indexの働き

経済的重みの代わりに、希望される利益指数は育種家に各特性の改善量に対する明確な目標を設定することを可能にしている。たとえば、育種家は収量を増加させつつ品質を安定させたいと思うかもしれない。希望される利益指数を使えば、目標達成に役立つ植物を選ぶことができるよ。

従来の方法に対する利点

親植物を選ぶ従来の方法は複雑な経済モデルに依存することが多く、実施するのが時間がかかるし難しいこともある。希望される利益指数は、このプロセスを簡素化し、育種家が各特性に特定の経済的価値を割り当てることなく、遺伝的改善の目標を直接指定できるようにしている。

遺伝的相関の役割

植物育種では、特性間の遺伝的相関が選択に大きな影響を与えることがある。もし二つの特性が正の相関を持っていれば、一方を改善することで他方も改善できるかもしれない。逆に、負の相関がある場合、一方を改善すると他方の進展を妨げることがある。希望される利益指数は育種家が目標を設定する際にこれらの相関を考慮するのを助ける。

希望される利益指数の実施

希望される利益指数を効果的に使うために、育種家はまず自分の育種目標を明確に定義する必要がある。どの特性をどのくらい改善したいのか、現在の集団にどのように関係するのかを具体的に示す必要がある。その後、この指数は希望される利益に基づいて最適な親植物を選ぶための枠組みを提供する。

推定育種値の利用

希望される利益指数に加えて、育種家は推定育種値(EBV)を利用して選択プロセスを改善することができる。EBVは、植物の性能やその親戚の性能に基づいて植物の遺伝的ポテンシャルの見積もりを提供する。EBVと希望される利益指数を組み合わせることで、育種家は親として選ぶべき植物についてより情報に基づいた決定を下せる。

育種シナリオのシミュレーション

希望される利益指数の利点を示すために、異なる選択戦略を比較するためのシミュレーションを使用できる。育種シナリオをシミュレートすることで、研究者は異なるアプローチが時間の経過とともに遺伝的利益にどのように異なる結果をもたらすかを視覚化できる。

選択戦略の比較

研究シミュレーションでは、希望される利益指数、従来の選択方法、独立選抜など、複数の選択戦略を評価することができる。これらの戦略を比較することで、それぞれの特性に対してどのアプローチが最も良い遺伝的利益をもたらすかを特定するのに役立つ。

独立選抜 vs. 希望される利益指数

独立選抜は、特性に対して最低基準を設定し、それを満たさない植物を排除する方法だ。この方法は適切な植物が選ばれることを確保するのに役立つが、複数の特性を改善しようとする際には最も効率的とは言えない場合がある。希望される利益指数は、最低の閾値を満たすことだけに注目するのではなく、特性全体にわたってよりバランスの取れた改善を可能にする。

遺伝的相関の改善への影響

異なる特性間の遺伝的相関を理解することで、育種家はどの特性に最大限の改善を目指すかを決定するのに役立つ。特性が負の相関を持つ場合、トレードオフを行うことで全体的な遺伝的利益を増やすことができるかもしれない。希望される利益指数は、望ましい改善に基づいてこれらの調整を行うための枠組みを提供する。

選択プロセスの簡素化

希望される利益指数を使うことで、育種家は選択プロセスを簡素化し、達成したい遺伝的改善に集中できる。この方法を使えば、育種家は重要なことに集中できるようになり、植物の特性の改善に注力できるようになる。

現代のツールの統合

希望される利益指数は、遺伝情報を使用して育種価値の予測を行うゲノム選択などの現代的育種ツールと簡単に統合できる。これらのツールを希望される利益指数と組み合わせることで、育種家は正確な選択を行う能力を高め、より効果的に植物の品種を改善できる。

植物育種の今後の方向性

植物育種が進化し続ける中で、希望される利益指数は育種家がより良い決定を下すための重要な役割を果たすだろう。経済的重みの複雑さを気にせず遺伝的利益に集中することで、育種家は栽培者や消費者のニーズに応える新しい品種を効率的に開発できる。

希望される利益指数の利点の要約

希望される利益指数は、植物育種家に対して遺伝的改善の目標を定義できる明確な構造を提供する。この方法を使えば、遺伝的相関を考慮しつつ、複数の特性を同時に改善するのに役立ち、親植物選択に関する情報に基づいた決定を可能にする。

結論

結論として、希望される利益指数は、育種プログラムで複数の特性を改善しようとする植物育種家にとって貴重なツールだ。望ましい遺伝的利益に焦点を当て、選択プロセスを簡素化することで、このアプローチは現代の植物育種の目標を達成するための実用的な方法を提供している。育種家が希望される利益指数をますます採用することで、作物の改善や農業生産性の未来に大きな影響を与えることが期待される。

オリジナルソース

タイトル: Reviving the Desired Gains Index: An optimal solution for parent selection in public plant breeding programs

概要: The Desired Gains Index is an optimal solution for parent selection in public plant breeding programs. It enables breeders to quantify their breeding objectives in terms of desired genetic gains (i.e., desired response to selection) and facilitates the efficient simultaneous improvement of multiple quantitative traits in a breeding population without the need for economic weights. We deliberately chose the term "optimal" here, which is typically associated with the profit-oriented selection indices commonly used in animal breeding, such as the Smith-Hazel Index. Our intention is to refute the perception that the Desired Gains Index is less efficient than the Smith-Hazel Index since both approaches maximise expected genetic gains in proportion to the breeding objective. To achieve this, we first review the relationship between the Desired Gains Index and the Smith-Hazel Index to show that desired gains are actually a form of economic weighting expressed as an improvement ratio for the traits under selection. We then present a general form of the Desired Gains Index to leverage best linear unbiased prediction (BLUP), which enables seamless integration of pedigree or genomic relationship information (e.g., genomic estimated breeding values) between the selection candidates and other related individuals. Finally, using stochastic simulation, we compare the performance of different parent selection strategies, including index selection for population improvement, independent culling, and selection of extreme genotypes. The objective of these demonstrations is to convey the potential impact and benefits of the Desired Gains Index to a broader audience without the need for a deep understanding of selection theory and the equations presented here.

著者: Christian R Werner, K. A. Gardner, D. J. Tolhurst

最終更新: 2024-07-23 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.21.603926

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.21.603926.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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