作物育种者的最终挑战是增加作物的遗传增益：从字面上提高农作物的农作物。Wheat and maize breeders from Cornell University, the International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT) and partner institutions are working to achieve this in record time, developing new varieties tailored for farmers’ needs that are also pest- and disease-resistant, climate-resilient and nutritious.
这项工作是加速玉米和小麦遗传利益的一部分，以改善生计（gg） 项目。在其他方法中，育种者正在使用最先进的新型工具，例如基因组选择来实现这种雄心勃勃的目标。
In genomic selection, breeders use information about a plant’s genetic makeup along with data on its visible and measurable traits, known as phenotypic data, to “train” a model to predict how a cross will turn out — information known as “genomic estimated breeding values (GEBV)” — without having to plant seeds, wait for them to grow, and physically measure their traits. In this way, they save time and costs by reducing the number of selection cycles.
然而，关于使用基因组选择的最佳方法的研究仍在进行中，该方法能产生最准确的预测，并最终减少选择周期的时间。资深作者的最新出版物凯利罗宾斯，综合植物科学学院植物育种部分助理教授，CIMMYT的Sikiru Atanda atanda已确定最佳基因组选择策略，最大限度地提高了这项新技术的效率。虽然这项研究研究了CIMMYT的玉米养殖计划，但AGG科学家们研究小麦遗传利益和锌营养含量见跨越影响。
罗宾斯说:“作为基因组开源育种信息学计划(GOBii)和卓越育种平台(EiB)的一部分，与CIMMYT合作是一个很好的经验。”“2017年，CIMMYT玉米育种项目决定继续推进，并全面承诺常规实施基因组选择。该战略是从提高育种计划效率和相对低风险和低实施障碍的实施开始的。自从这一初步实施以来，一直在进行不断改进这一过程的工作。”
缩短了一个漫长的过程
在典型的育种阶段，育种者评估亲本品系以创建新的杂交组合，并通过初步和优良产量试验推进这些品系。在这个过程中，数以千计的作物被播种、种植和分析，这需要相当多的资源。例如，在传统的CIMMYT玉米育种计划中，育种人员进行了五个阶段的试验，以确定下一个育种周期的亲本系，并开发满足农民需求的高产杂交品种。
在目前使用基因组选择的方案中，育种者对双亲本群体的50%进行表型预测，以预测其余未检测的50%的GEBVs。虽然这降低了表型的成本，但研究人员认为这不是最佳的方法，因为育种者必须等3到4个月植物才能生长，然后才能收集表型数据，以校准未测试的50%的预测模型。
研究结果明确了如何根据现有的历史表型和基因型数据来校准模型。他们还提供了一种创建“实验”集来产生表型信息的方法，当模型由于新种群和历史数据之间的低遗传连接而失效时。
这提出了一种前进的育种者基于基因组信息加速早期产量测试阶段，减少育种周期时间和预算，最终增加遗传增益。
罗宾斯说:“这项新研究为CIMMYT基因组选择策略的重大转变奠定了基础，从侧重于增加选择强度的实施转向侧重于减少代间间隔，代间间隔是每年实现遗传增益的关键组成部分。”“这将对基因增益的向前发展产生重大影响。”
对玉米和小麦有效
atanda，现在正在使用新型育种方法来增强CIMMYT小麦养殖计划中的谷物锌含量的使用，相信这些调查结果也适用于小麦滋生。
“玉米研究的影响在小麦中是相同的：加速早期检测阶段并减少育种预算，最终导致遗传增益增加，”他说。
顶部照片：实验小麦品种在肯尼亚Njoro附近的严重干旱压力下生长。照片由Chris Knight为此Borlaug Global Rust计划
