Статистическая модель предсказывает производительность гибридного риса

Геномное предсказание — это статистический подход в количественной генетике для прогнозирования ценности экономически важного признака растения, такого как урожайность или устойчивость к болезням. Метод работает, если признак наследуем, и может применяться на ранних этапах жизненного цикла растения, что помогает снизить затраты.

Исследовательская группа под руководством генетиков растений из Калифорнийского университета в Риверсайде и Хуачжунского сельскохозяйственного университета (Китай) использовала этот метод для прогнозирования производительности гибридного риса (например, урожайности, скорости роста и устойчивости к болезням). Эта новая технология может потенциально революционизировать гибридную селекцию в сельском хозяйстве.

Исследование, опубликованное на этой неделе в Proceedings of the National Academy of Sciences, является пилотным проектом на рисе. Однако технологию можно легко распространить на другие культуры, такие как кукуруза.

«Рис и кукуруза — две основные культуры, зависящие от гибридной селекции, — сказал Шичжун Сюй, профессор генетики и со-руководитель проекта. — Если мы сможем идентифицировать множество высокопроизводительных гибридов в этих культурах и использовать их, мы можем существенно увеличить производство зерна для достижения глобальной продовольственной безопасности».

Геномное предсказание использует геномные маркеры для прогнозирования будущих особей. Эти маркеры — это гены или последовательности ДНК с известным расположением на хромосоме. Метод отличается от традиционного прогнозирования тем, что пропускает этап обнаружения маркеров, используя все маркеры всего генома для предсказания признака.

«Классический отбор с помощью маркеров использует только маркеры, оказывающие большое влияние на признак, — объяснил Сюй. — Он игнорирует все маркеры с малым эффектом. Но многие экономически важные признаки контролируются большим количеством генов с малыми эффектами. Поскольку модель геномного предсказания учитывает все эти гены с малым эффектом, предсказуемость значительно улучшается».

Без геномного предсказания селекционерам необходимо выращивать все возможные скрещивания в поле, чтобы выбрать лучшее. Например, для 1000 инбредных родителей общее количество скрещиваний составило бы 499500.

«Невозможно вырастить так много скрещиваний в поле, — отметил Сюй. — Однако с помощью технологии геномного предсказания мы можем вырастить, скажем, только 500 скрещиваний, затем предсказать все 499500 потенциальных скрещиваний и выбрать лучшие на основе предсказанных значений этих гибридов».

Сюй отметил, что геномное предсказание особенно полезно для прогнозирования гибридов, поскольку последовательности ДНК гибрида определяются его инбредными родителями.

«Можно добиться большей экономии средств, потому что нам не нужно измерять последовательности ДНК гибридов, — сказал он. — Знание генотипов родителей позволяет сразу узнать генотип гибрида. Действительно, нет необходимости измерять генотип гибрида. Он полностью предсказывается моделью».

Когда исследователи включили в свою модель предсказания «доминирование» и «эпистаз», они обнаружили, что предсказуемость улучшилась. В генетике доминирование описывает совместное действие двух разных аллелей (копий) гена. Эпистаз относится к любому типу взаимодействия ген-ген.

«Включив доминирование и эпистаз, мы учли всю доступную информацию для прогнозирования, — сказал Сюй. — Это привело к более точному прогнозированию значения признака».

Геномное предсказание можно использовать для прогнозирования наследственных заболеваний человека. Например, многие виды рака являются наследственными, и можно провести геномное предсказание для оценки риска заболевания у человека.

Следующим шагом исследовательской группы под руководством Сюя и Цифа Чжана станет разработка полевого эксперимента для проведения предсказания гибридов на рисе.