Snabb metod för genetiska analyser

Urvalet av kandidater till förädling och fröplantager kräver omfattande fenotypdata för många egenskaper. Förädlingsmålegenskaper, såsom arealproduktion per hektar, är ofta svåra att använda direkt i urval. Istället används flera korrelerade urvalsegenskaper som indikatorer för det önskade förädlingsmålet. Förädlingsprogram för skogsträd står inför utmaningar med att inkludera ytterligare egenskaper i utvärderingssystem än de som används idag, för att möta framtida klimatförändringar inom skogsbruket och att säkerställa kvaliten hos råvaran. Nya mätmetoder kan alltså komma att implementeras, vilket genererar stora mängder data.

Multivariat analys används som standardmetod i förädlingsprogram för att kombinera information från olika egenskaper och samtidigt förbättra prediktionen av avelsvärden. När genetiska analyser innehåller flera egenskaper och stora mängder data blir det ofta krångligt – både för att det tar lång tid och för att det är svårt att få tydliga resultat eller ännu värre inte går att analysera all data. Med hjälp av tekniken principalkomponentanalys (PCA) kan man göra detta mer effektivt och använda egenskapsprofiler istället för många olika separata egenskaper. Dessa egenskapsprofiler är oberoende av varandra och därav kan de analyseras var för sig.

Två skogliga genetiska datamaterial jämfördes – ett från ett fältförsök med tall (Pinus sylvestris) i norra Sverige och ett annat från en förädlingspopulation av loblollytall (Pinus taeda) i Nordamerika med flera försöksplatser – med 22 respektive 27 egenskaper. Produktions- och kvalitetsegenskaper som analyserades hos tall inkluderade stamdiameter, antal toppskott, antal grenar per grenvarv, grenarnas diameter och vinkel, trädets höjd samt antalet årsskott. Följande egenskaper relaterade till produktion, kvalitet eller sjukdomsbenägenhet analyserades hos loblollytall: kronans bredd, trädets höjd, grenarnas vinkel och diameter, höjd för den levande kronans bas, antal rötter, förekomst eller frånvaro av rötter, mottaglighet för rostsjuka samt dess förekomst eller frånvaro, innehåll av 5- och 6-kolsocker, veddensitet, andel sommarved år fyra samt ligninhalt.

Detta arbete visar ett användbart koncept för utvecklingen av Skogforsks genetiska analyser, som krävs för urval av kandidater till förädlingspopulationer och fröplantager. Med tanke på behovet av att välja mer adaptiva genotyper för framtida klimat samt bibehålla vedkvalitet, förväntas urvalskriterierna öka jämfört med nuvarande standard. Principalkomponentanalys (PCA) kan utgöra ett gångbart alternativ i de genetiska analysförfarandena som ett snabbt och träffsäkert verktyg i samband med urval från storskaliga fenotypiska datainsamlingar.

All kod och alla bibliotek som användes i studien är offentligt tillgängliga. Det innebär att metoden kan användas i alla statistiska program som stödjer PCA och kvantitativa genetiska modeller.