通过多性状基因组预测提高木薯产量性状的预测准确性

多性状基因组预测为改良木薯等无性繁殖作物中测定成本高且复杂的性状选择提供了一条切实可行的途径。在一个巴西育种群体中，我们对1,078个木薯无性系进行了比较分析，这些无性系采用25,923个SNP进行了基因分型，并对6个农艺性状进行了表型鉴定；我们比较了单性状（ST）和多性状（MT）GBLUP模型。分阶段混合模型产生了BLUE值，并将其作为ST和MT-GBLUP的输入。我们测试了5种模拟育种者实际情境的交叉验证方案：ST基线（CV1）；针对未进行表型鉴定候选材料的朴素全性状MT预测（CV2）；利用测试集中辅助性状表型信息的MT预测（CV3）；以及两种稀疏表型鉴定方案，即按性状缺失（CV4）或按无性系缺失（CV5），缺失比例分别为25%、50%和75%。主要结果表明，在ST基线（CV1）下，预测能力从DMC的0.50和FRY的0.45下降到Le.Dis.的0.13。朴素的全MT模型（CV2）表现与ST-GBLUP大致相当。相比之下，包含信息性辅助性状（如地上部产量及其与植株长势和叶部病害严重度组合）的MT设计（CV3）为DMC带来了小幅增益，预测能力约为0.51（+2%）；而FRY的预测能力提高至约0.65（+44%），同时FRY的RMSE最高下降约13.5%（例如RMSE约为6.2）。稀疏表型鉴定模拟（CV4/CV5）表明，在符合实际的缺失数据情境下，MT模型能够维持甚至提高预测能力（PA约为0.62–0.65）。MT与ST在前10%优良材料集合之间的选择一致性总体较高（>0.80），且MT配置在若干目标性状上带来了可测的预期选择响应和每轮遗传增益提升。这些结果表明，通过策略性实施MT-GBLUP，利用少量在生物学上和操作上具有信息价值的辅助性状，并结合优化的稀疏表型鉴定方案，可以在降低表型鉴定负担的同时，实质性提高木薯关键经济性状的预测准确性和选择效率。

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通过多性状基因组预测提高木薯产量性状的预测准确性

Gabriel Mamedio de Freitas，

Diana Solarte Certuche，

Jean-Luc Jannink，

Eder Jorge de Oliveira，

Antonio Augusto F Garcia

bioRxiv

2026.07.01.735838；

doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.01.735838

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通过多性状基因组预测提高木薯产量性状的预测准确性

Gabriel Mamedio de Freitas，

Diana Solarte Certuche，

Jean-Luc Jannink，

Eder Jorge de Oliveira，

Antonio Augusto F Garcia

bioRxiv

2026.07.01.735838；

doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.01.735838

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.01.735838v1?rss=1

🏷️ 木薯育种 多性状基因组预测 GBLUP模型 SNP分型 稀疏表型鉴定 产量性状