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研究针对软枣猕猴桃育种系谱错误影响育种值预测问题，开展基因组选择研究，结果表明其可提升预测准确性，意义重大。
在水果育种的奇妙世界里，精准挑选 “潜力股” 品种对培育出优质水果至关重要。传统的水果育种方法，就像寻宝时拿着不太准确的地图，依赖着表现型观察和系谱信息来评估一个品种的潜力（即育种值）。然而，这张 “地图” 常常存在误差，尤其是在像软枣猕猴桃这种多年生的藤蔓植物中，系谱错误时有发生。想象一下，本来以为是 “名门之后” 的种苗，结果可能身世有误，这可让育种专家们头疼不已，因为错误的系谱信息会严重影响育种值的准确评估，让育种工作走弯路，浪费大量的时间和资源。
为了解决这个棘手的问题，来自新西兰植物与食品研究有限公司（The New Zealand Institute for Plant and Food Research Limited）等机构的研究人员踏上了探索之旅。他们聚焦于软枣猕猴桃（Actinidia arguta）的育种研究，致力于评估系谱错误对育种值预测的影响，并探索基因组选择（Genomic Selection）这一前沿技术在软枣猕猴桃育种中的应用潜力。该研究成果发表在《Molecular Breeding》杂志上。
研究人员为了开展此项研究，采用了多种关键技术方法。他们培育了一个包含软枣猕猴桃种内杂交（A. arguta × A. arguta）和种间杂交（A. arguta × A. melanandra）的四倍体幼苗群体，这些幼苗来自精心设计的两个不完全因子杂交实验。通过高通量靶向多重扩增子测序平台 Flex - Seq? Ex - L 对样本进行基因分型，获取大量的单核苷酸多态性（SNP）数据。同时，运用线性混合模型（Linear Mixed Model），借助 R 软件包 “ASReml - R” 来计算育种值，并通过主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）研究群体结构 。
研究结果
- 性状评估与分布：研究人员对果实负载量、果实重量、干物质含量、成熟可溶性固形物含量和维生素 C 含量这五个数量性状进行了评估。这些性状在 1 - 3 年的重复实验中呈现出连续分布，且大多表现出一定程度的右偏态分布，其中维生素 C 含量的正偏态最为明显2。
- 系谱错误的发现与修正：利用基于标记的 PCA 方法，研究人员发现了一些系谱错误，比如部分杂交组合中雄性亲本被错误记录。通过标记信息对系谱记录进行修正后，发现基于标记和系谱的关系矩阵在某些品种上仍存在差异，如 A. melanandra 的差异较为显著34。
- 不同系谱改变场景下的影响：研究人员设置了四种不同程度系谱改变的场景来模拟可能的杂交错误和亲子关系误判。结果显示，随着系谱改变程度的增加，群体结构被破坏得越严重，基于系谱的育种值预测准确性下降得越明显。例如，当同时随机改变每个后代的父母时，预测能力几乎降至零16。
- 模型预测与育种值估计：基于真实系谱的模型和基于标记的模型在预测能力上表现出相似的范围，但系谱信息的改变对它们的影响不同。在所有测试的基于系谱的模型中，平均果实重量的预测能力受影响相对较小。而且，对于没有表型观察的雄性后代，基于标记的模型能够给出更精确的个体预测，而基于系谱的模型只能给出家族平均值567。
研究结论与讨论
该研究明确了系谱错误会严重干扰软枣猕猴桃育种值的预测，模拟的系谱错误使得基于系谱和标记的育种值预测之间的相关性降低。而基因组选择技术则展现出独特优势，它能够利用标记信息识别和修正系谱错误，在预测潜在亲本的遗传价值方面表现更为稳健。特别是对于像软枣猕猴桃中不结果的雄性个体，基因组选择技术能够依据标记遗传信息对其育种值进行估计，为筛选潜在亲本提供有力支持。
总的来说，这项研究为软枣猕猴桃育种开辟了新的道路，让育种专家们在面对复杂的系谱问题时有了更有效的解决办法。基因组选择技术就像是给育种工作配备了一个高精度的导航仪，帮助育种人员更准确地找到那些具有优良遗传特质的种苗，大大提高了育种效率和准确性，为培育出更优质的软枣猕猴桃品种奠定了坚实基础，推动了软枣猕猴桃产业的发展。
