新型因果模型在桉树遗传评估中的应用：挑战与突破

研究人员开展桉树遗传评估研究，对比新因果模型与 ABLUP、GBLUP，新模型有潜在优势。

　　传统上，基于谱系的个体树混合模型（ABLUP）被用于森林遗传评估，以识别育种值（BVs）最高的个体。ABLUP 是一种马尔可夫因果模型，因为任何个体的育种值都可以表示为其亲本育种值的线性回归。回归系数基于系谱亲子关系，且等于二分之一。本研究旨在开发并应用两种新的因果模型，用基于基因组信息（具体来自基于基因组的关系矩阵）计算出的系数取代这些固定系数。研究人员将这些基于基因组的因果模型的性能与 ABLUP 和非因果的基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）模型进行了比较。为此，研究人员评估了一个由 3082 棵基因分型树木组成的巨桉四代种群，这些树木带有 14033 个单核苷酸多态性标记。在前三轮育种周期中，对 1219 棵树的 6 个性状进行了评估。与 GBLUP 相比，基于因果谱系和基因组的模型对遗传力和遗传均值的估计值更高。所有模型的实际遗传增益相似，但因果模型比 GBLUP 更接近预测增益。反过来，GBLUP 虽预测性能更好，但精度较低。本研究开发的因果模型能够以较低的计算负担辨别育种值预测中的家族内变异，为 GBLUP 模型提供了一种潜在的替代方案。