The plant genome. 2025 Jun;18(2):e70047. doi: 10.1002/tpg2.70047 Q13.82025
Genomic prediction in Persian walnut: Optimization levers according to genetic architecture of complex traits
基因组预测在波斯核桃中的应用：根据复杂性状的遗传结构优化杠杆作用 翻译改进
Anthony Bernard 1, Juliette Bénéjam 1, Morgane Roth 2, Fabrice Lheureux 3, Elisabeth Dirlewanger 1
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DOI: 10.1002/tpg2.70047 PMID: 40369746
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欧洲胡桃（Juglans regia L.）是一种在温带地区广泛种植的坚果树种。基因组工具的进步，如高密度Axiom J. regia 700K单核苷酸多态性（SNP）基因分型芯片，使得可以探索该作物的基因组预测（GP）。本研究首次评估了胡桃中与物候和坚果品质相关性状的基因组预测准确性以及几个影响因素。一个由170个核心材料组成的群体在一年或两年内被表型鉴定为25个性状。使用岭回归最佳线性无偏预测（rrBLUP）对芽萌发日期和雌花开花日期等高度遗传性的性状进行了高准确度（约0.75）的预测。研究了影响GP性能的三个关键因素：标记密度、预测模型和训练集大小。选择基于其方差选择前1%的364,275个SNPs（约3600个SNPs）就足够实现准确的预测结果。当使用减少后的SNP集合时，贝叶斯模型略微提高了某些性状的预测准确性，但rrBLUP提供了稳健的结果，在准确性、简洁性和计算效率之间取得了平衡。训练群体规模也影响了准确性，即使是包含人口50%的子集也能产生可靠的预测结果。使用决定系数均值、预测误差方差均值和平均相关性（MeanRel）参数对预测模型进行了优化评估，其中MeanRel在壳性状中表现最佳。然而，在预测模型中加入全基因组关联研究中识别到的SNPs并没有提高准确性。总之，本研究表明了使用核心材料进行胡桃育种计划中的基因组预测方法的可能性和潜力，并为该作物的GP方法优化提供了宝贵的见解。
© 2025 The Author(s). The Plant Genome published by Wiley Periodicals LLC on behalf of Crop Science Society of America.
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