https://www.skogforsk.se/kunskap/kunskapsbanken/2021/genomisk-selektion-kan-ge-hogre-vinst-pa-tall/
Genomisk selektion kan ge högre vinst än traditionella metoder, eftersom förädlingscykeln kan kortas ner. Metoden kan vara användbar för tallförädling då man får högre selektionsintensitet vid urval.
Det här är en sammanfattning av två vetenskapliga artiklar publicerad i BMC Genomics och Frontiers in Plant Science (Plant Breeding).
Genomisk selektion föreslogs redan 2001 inom husdjursavel som en metod för avelsvärdering, där information från genomiska markörer används i stället för stamtavla och fenotypmätningar. I skogsträd med stora genomstorlekar (Figur 1) har den största begränsningen för användning av genomisk selektion varit den stora kostnaden för genotypning.
Figur 1. Genomstorlek i megabaser (Mb) för olika växtarter och för det mänskliga genomet.
Tack vare att kostnaderna för sekvensering minskat har det blivit möjligt att utöka forskningen om genomisk selektion i barrträd (Figur 2). Detta har lett till att tusentals så kallade single nucleotide polymorphism (SNP) har utvecklats, vilka kan användas som genomiska markörer för genetisk prediktion av ekonomiska viktiga egenskaper i förädlingsprogrammen.
Figur 2. Utvecklingen av genotypning kostnaderna under perioden 2001 - 2020. Wetterstrand KA. DNA-sekvenseringskostander. Data från NHGRI Genome Sequencing Program (GSP). Tillgängliga på: www.genome.gov/sequencingcostsdata. Åtkomst den 8 april 2021.
Innan man kan påbörja genomisk selektion i förädlingsprogrammen så utvärderas modeller med genomisk markörinformation. Detta gör man genom att prediktera de bästa genotyperna, vilket avgörs med hjälp av DNA-information, till skillnad mot den traditionella metoden med stamtavla och fältresultat. För att undersöka detta har vi genomfört två studier som studerar genomisk selektion i tall. I dessa studier ingår uppskattningen av avelsvärden och genetiska parametrar, samt jämförelser mellan traditionell och genomiska selektionsmetoder.
Jämförelse mellan traditionella och genomiska prediktionsmodeller
I den första studien utvärderades tre olika genomiska prediktionsmodeller för tillväxt och vedegenskaper, som sedan jämfördes med de traditionella modellerna i vilka stamtavlor används. Alla genomiska modeller visade liknande prediktionsförmåga och var jämförbara med den traditionella modellen.
Studien visade att genomisk selektion har större möjligheter till en högre vinst, jämfört med de traditionella modellerna. Detta genom att genomisk selektion möjliggör ett kortare generationsintervall, eftersom fälttestperioden kan hoppas över och förädlingscykeln därmed kortas ner. I ett scenario där det vore möjligt att få träden att blomma tidigare skulle vinsten kunna bli uppemot 50 procent högre.
Nya möjligheter att studera icke-additiva effekter
I den andra studien var målet att undersöka vilka möjligheter genomisk selektion ger att studera icke-additiva effekter med ett mindre antal individer. Additiv genetisk varians är den delen som spelar störst roll när det handlar om genetisk förbättring av skogsträd. Detta eftersom det är den andelen av den totala variansen som kan utnytias i förädling för att förbättra egenskaperna i nästa generation. Många avancerade förädlingsprogram använder klon- eller helsyskonfamiljtester i sina urvalsstrategier, där variationen mellan individer inte endast består av additiv genetisk variation, utan även icke-additiv genetisk variation som bidrar till den totala variationen. För att kunna göra en uppskattning av de icke-additiva effekterna med traditionella modeller krävs en komplex korsningsdesign och ett stort antal testade individer. I de flesta fallen är det inte möjligt på grund av stora kostnader samt biologiska begränsningar så som blomning. Genomisk selektion öppnar därmed dörren för att studera icke-additiva effekter med ett mindre antal individer.
Våra resultat visade att genomiska modeller förbättrar uppskattningen av icke-additiva effekter, även när antalet träd är få. Icke-additiva effekter kan spela en viktig roll i variationen av egenskaper som det svenska förädlingsprogrammet för tall är intresserad av att förbättra. Modellerna skulle även bidra till större möjligheter att upptäcka den befintliga icke-additiva genetisk variationen även med de nuvarande fältexperiment som redan finns tillgängliga.
De genomiska modellerna med icke-additiva effekter visade även på relativt stora vinster för vedegenskaper. Vinsten för vedegenskaper blev 1,33 procent högre per år jämfört med traditionella modeller för tillväxtegenskaper, där den enbart var 0,82 procent högre per år. Genetiska vinster med traditionella modeller varierade mellan 8,1 och 25,1 procent, medan det för genomiska modeller med icke -additiva effekter varierade mellan 9,0 och 35,1 procent.
Slutsatser
Genomisk selektion kan vara ett bra alternativ för förädlingsprogrammet för tall i och med att metoden gör det möjligt att erhålla en högre selektionsintensitet vid urval. Med hjälp av genomisk selektion kan förädlingscykeln förkortas och exakta uppskattningar av genetiska parametrar och avelsvärden kan erhållas. Om man vill se till att få en vinst som ökar med så mycket som 50 procent behöver man dock även minska förädlingscykelns längd med 50 procent, vilket kräver en tidigare blomning och fortsatt forskning.
