Genomická predikce v multiploidní plodině: Genotyp podle interakce prostředí a účinky dávkování alel na prediktivní schopnost v banánech

Moderní slovenská verze Přeletu nad kukaččím hnízdem
Moderní slovenská verze Přeletu nad kukaččím hnízdem

Kdysi dávno vznikla psychiatrie jako nástroj pro eliminaci jedinců, kteří byli s většinovou společností nekompatibilní nebo byli zkrátka jen nepohodlní. Dlouho to bezchybně fungovalo, zčásti to funguje dodnes. Tehdy někdo přišel s tím, že aby před nekompatibilními a nepohodlnými jedinci byla společnost chráněna, je potřeba je někam zavřít. A protože se nedopustili trestných činů, nemohli být dáni do vězení. Navíc jejich jinakost byla přisouzena jejich duševnímu stavu. Proto vznikla první soukromá zařízení, kam ony nešťastníky strkali. V zařízeních pracovali vychýlení jedinci, často velmi brutální lidé, a jako řešení na zklidnění nebo eliminaci chycených jedinců používali metody šoků, pouštění žilou, amputování částí těl, trápení zimou, horkem, hladem, nevyspáním… Vycházeli ze středověkých mučení, která „modernizovali“.

Zvýšení efektivity selekce v konvenčním křížení je hlavní prioritou v chovu banánů (Musa spp.). Rutinní aplikace klasického selekčního markeru asistovaného selekcí (MAS) zaostává v banánech z důvodu omezení v nástrojích MAS. Genomická selekce (GS) založená na modelech predikce genomů může řešit některá omezení klasického MAS, ale použití GS v banánech nebylo dosud hlášeno. Cílem této studie bylo zhodnotit prediktivní schopnost šesti modelů predikce genomu pro 15 znaků v multiploidní tréninkové populaci. Populace se skládala z 307 genotypů banánů fenotypovaných za nízkých a vysokých podmínek řízení vstupního pole pro dva cykly plodin. Markery polymorfismu s jedním nukleotidem (SNP) použité k přizpůsobení modelů byly získány z genotypování pomocí sekvenčních (GBS) dat. Modely, které odpovídají za aditivní genetické efekty, poskytly lepší předpovědi s 12 z 15 znaků. Výkon modelu BayesB byl lepší než u jiných modelů, zejména na ovocných náplních a ovocných partiích. Modely, které zahrnovaly zprůměrovaná data prostředí, byly robustnější v predikci vlastností i se sníženým počtem markerů. Účtování o dávkování alel u SNP markerů (AD-SNP) snížilo prediktivní schopnost ve srovnání s tradičním bialelickým SNP (BA-SNP), ale predikční trend zůstal stejný u všech znaků. Vysoké prediktivní hodnoty (0,47–0,75) rysů ovocných náplní a ovocných partií ukazují potenciál genomické predikce ke zvýšení účinnosti selekce v chovu banánů.