Lai thử nghiệm thưa để dự đoán di truyền ở giai đoạn đầu về khả năng phối hợp chung nhắm gia tăng hiệu quả chọn lọc GA trong chương trình cải tiến bắp ưu thế lai
Nguồn: David O. González-Diéguez, Gary N. Atlin, Yoseph Beyene, Dagne Wegary, Dorcus C. Gemenet & Christian R. Werner. 2026. Sparse testcrossing for early-stage genomic prediction of general combining ability to increase genetic gain in maize hybrid breeding programs. Theoretical and Applied Genetics; February 24 2026; vol. 139; article 78
Lai thử nghiệm thưa (sparse testcrossing) với 3-5 dòng testers làm tăng hiệu quả chọn lọc (GA: genetic gain) của con lai hybrid cây bắp, nhận được sự cân bằng cụ thể của lai thử nghiệm đơn, hiệu quả nguồn bố mẹ, tăng độ chính xác của dự đoán đối với giá trị khả năng phối hợp chung (GCA).
Sparse testcrossing là một chiến lược có hiệu quả rõ rệt để làm tăng cả giá trị GA ngắn hạn cũng như dài hạn trong lai tạo giống bắp hybrid F1. Bắp hybrid nhằm mục đích phát triển dòng con lai mới thông qua lai giữa hai bố mẹ có khoảng cách di truyền rất xa từ “heterotic pools”, khai thác “heterosis” để có kết quả cải tiến năng suất cao, khai thác ưu thế lai. Chương trình bao gồm hai hợp phần: cải tiến quần thể và phát triển sản phẩm. Hợp phần cải tiến quần thể nhằm mục đích làm tăng “heterotic pools” thông qua chọn tái tục thuận nghịch, trên cơ sở khả năng phối hợp chung GCA (general combining ability). Tuy nhiên, ở giai đoạn đầu của testing, việc đánh giá số lượng quá lớn các tổ hợp “hybrid” nhằm dự đoán giá trị GCA là không thực tế bởi vì những thách thức cơ sở hậu cần và chi phí rất cao. Do vậy, nhà chọn giống thường đánh giá quần thể bắt đầu của những ứng cử viện đã chọn chỉ cần thông qua một “single tester” để thu hẹp lại vùng gen ứng cử viên trước khi đánh giá sau đó. Sử dụng một “single tester” lại có thể không đại diện đầy đủ “heterotic pool”, dẫn tới thẩm định giá trị GCA không chính xác và quyết định lựa chọn không tối ưu. Muốn giải quyết nó, người ta đề nghị phương pháp “sparse testcrossing” phục vụ testing ở giai đoạn đầu, khi đó, các subsets của dòng giống ứng củ viên được lai thử nghiệm với nhiều dòng testers khác nhau, được kết nối thông qua cái gọi là “genomic relationship matrix”. Người ta tiến hành lập mô hình toán ngẫu nhiên (stochastic simulations) nhằm so sánh nhiều “sparse testcrossing” khác nhau với một testcross truyền thống, sử dụng một “single tester” qua hơn 15 chu kỳ lai nghịch đảo tái tục, kết hợp với chọn lọc. Kết quả cho thấy: 3–5 testers, được phân bố khá thưa trong các dòng “full-sibs”, phương pháp “sparse testcrossing” đạt được cân bằn thực tiễn giữa “simple testcross”, hiệu quả nguồn vật liệu bố mẹ, tăng độc chính xác dự đoán đối với giá trị GCA, cuối cùng dẫn đến kết quả tăng hiệu quả chọn lọc GA.
Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-026-05169-x
Hinh: Sơ đồ của chương trình lai giống hybrid, biểu thị số lần testcrosses, và số dòng testers. Người ta dùng biểu đồ này trong cả chương trình lai chọn giống cơ bản đối với việc so sánh giá trị GCA dự đoán chính xác trong các sơ đồ testcrossing và chương trình mẫu chạy riêng đối với từng chiến lược testcrossing để đánh giá được hiệu quả chọn lọc GA của con lai hybrid
No comments:
Post a Comment