項目名稱： 玉米雜交種表現(xiàn)的預(yù)測方法研究

課題責(zé)任人： 王建康

年限： 2008 年 1 月至 2010 年 12 月

摘 要： 玉米雜交種選育過程中，由于試驗規(guī)模和可利用資源的限制，往往只能對小部分組合進行田間測試。育種家經(jīng)常關(guān)心的一個問題就是測試雜交組合中是否包含了最優(yōu) 秀的雜交組合？本項目探討綜合利用自交系系譜、分子標記連鎖圖譜和已知基因 /QTL 信息等遺傳數(shù)據(jù)，并借助已測試雜交組合的表現(xiàn)來預(yù)測未測試雜交組合表現(xiàn)的方法，以期發(fā)現(xiàn)未測試雜交組合中的優(yōu)秀組合，并將它們推薦給育種家做田間測試；明 確不同類型遺傳數(shù)據(jù)在預(yù)測雜交種表現(xiàn)時的作用，探討進一步提高 QTL 定位準確度的途徑，開發(fā)出一個界面友好、與育種家有信息交流的 WINDOWS 應(yīng)用程序 BLUPAB ，初步將 BLUP 預(yù)測方法用于我國玉米雜交種的選育過程中

立項依據(jù)： 利用雜種優(yōu)勢提高作物產(chǎn)量是近一個世紀來育種工作不斷努力的一個重要方向，雜種優(yōu)勢在提高水稻、玉米、油菜等作物產(chǎn)量上卓有成效（ Hallauer and Miranda 1981; Coors and Pandey 1999 ）。在雜交種選育過程中，一旦確定了一個作物的雜種優(yōu)勢有利用價值后，育種家關(guān)心的其實已不再是雜種優(yōu)勢本身而是雜交組合的具體表現(xiàn)，即如何從眾多的組合 中發(fā)現(xiàn)優(yōu)良雜交組合。優(yōu)良雜交組合可能是表現(xiàn)較好的兩個自交系間的雜交，也可能是表現(xiàn)不太好的兩個自交系間的雜交，也就是說不能從自交系的自身表現(xiàn)推測雜 交種的產(chǎn)量和雜種優(yōu)勢。以玉米為例，雜交種的親本常常來自不同的雜種優(yōu)勢群，假定雜種優(yōu)勢群 P1 中有 100 個自交系，雜種優(yōu)勢群 P2 中有 150 個自交系，要評價兩個優(yōu)勢群間所有可能的 15000 個單交組合幾乎是不可能的，而只好測試其中的一小部分，這一小部分組合稱為測試雜交組合（或測試組合），而那些沒有進行田間測試的雜交組合則稱為未測試雜 交組合。美國玉米大規(guī)模商業(yè)育種項目的測試組合比例一般只有 10-15% ，剩下的 85-90% 的雜交組合也就沒有機會成為品種（ Bernardo 1996 ），我國雜交育種項目中，測試組合的比例與此類似。測試組合的選擇通常建立在育種家的經(jīng)驗和積累的育種數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，但是，如果對未測試雜交組合也進行測 試，其中是否存在比測試雜交組合表現(xiàn)更優(yōu)良的組合呢？這是包括玉米在內(nèi)的所有雜交育種中存在的一個共同問題，也是本項目的立項依據(jù)。

預(yù)測方法概述： 利 用自交系的表現(xiàn)預(yù)測雜交種是最早研究的一個預(yù)測方法，如果可用兩個自交系的平均產(chǎn)量預(yù)測雜交種的產(chǎn)量，那么我們只需調(diào)查群體 P1 中的 100 個自交系和 P2 中的 150 個自交系的產(chǎn)量，就能得到 15000 個雜交種的產(chǎn)量；而在實際上，雜交種的產(chǎn)量和自交系產(chǎn)量間的相關(guān)很低甚至沒有（ Jenkins 1929; Gama and Hallauer 1977 ），其主要原因是非加性效應(yīng)（如顯性效應(yīng)和上位性效應(yīng)等）的存在，當(dāng)然性狀遺傳力較低也是一個原因。雜種優(yōu)勢的大小可能還與親本自交系間的基因多樣性有 關(guān)，例如，一般來說組合 AAbb×aaBB 的優(yōu)勢要比 AABB×aaBB 大，因此人們希望能用自交系間的基因多樣性預(yù)測雜交種的表現(xiàn)，但一些研究表明這一方法的效果并不十分理想（ Godshalk 1990; Melchinger et al. 1990; Bernardo 1992; Dhillon et al. 1993 ），原因在于對所用的標記和數(shù)量性狀基因間的關(guān)系不很明確，這樣在實際應(yīng)用中也就沒有太大的價值。

Blup在動物育種中的研究與應(yīng)用： 最優(yōu)線性無偏估計（ BLUE ： best linear unbiased estimation ）和最優(yōu)線性無偏預(yù)測（ BLUP ： best linear unbiased prediction ）是統(tǒng)計學(xué)上估計混和線性模型中的固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的兩種方法（朱軍 1997 ， 2000 ），上世紀 50 年代 Henderson 創(chuàng)造性地提出 BLUP 在動物育種中的應(yīng)用，并于 1963 年研究出隨機效應(yīng)的最優(yōu)線性無偏預(yù)測，隨后又提出混和模型方程（ mixed-model equation ）以同時求解估計固定效應(yīng)的統(tǒng)計量和預(yù)測隨機效應(yīng)的統(tǒng)計量（ Henderson 1963, 1984, 1988 ），從而解決了 BLUP 在育種應(yīng)用中碰到的計算難題。 70 年代起 BLUP 開始在動物育種中廣泛應(yīng)用，現(xiàn)已成為動物育種的常規(guī)方法之一（ Lynch and Walsh 1998; Bernardo 2002 ）。 BLUP 主要用于育種值的估計（ Falconer and Mackay 1996 ），常用的模型有三個，即動物模型（ animal models ）、配子模型（ gametic models ）和簡化動物模型（ reduced animal models ）。動物模型利用個體的觀測值和個體間的共祖先系數(shù)估計個體的育種值，配子模型利用個體的觀測值和親本貢獻估計親本的育種值， Quaas 和 Pollak （ 1980 ）結(jié)合動物模型和配子模型，提出一個簡化動物模型，該模型適用于包含有親本和子代的大系譜數(shù)據(jù)，簡化動物模型結(jié)合前兩個模型的特點，而重點放在親本育種值 的估計上。可以說，動物上的這些模型都值得植物育種家借鑒。

Blup在植物育種上的研究與應(yīng)用： BLUP 在植物育種中的應(yīng)用始于 Bernardo （ 1992, 1994, 1996, 2002 ）的一系列工作。玉米雜交種選育中的一些研究表明， BLUP 預(yù)測值和觀測值之間的相關(guān)，產(chǎn)量在 0.43 至 0.76 間，籽粒含水量在 0.75 至 0.93 間，莖倒伏性在 0.30 至 0.74 間，根倒伏性在 0.16 至 0.53 間（ Bernardo 1996, 2002 ）。遺傳力的平方根可以視作預(yù)測值和觀察值間相關(guān)系數(shù)的上限，例如，如果小區(qū)產(chǎn)量的遺傳力為 0.64 ，則最大的預(yù)測值和觀察值間的相關(guān)系數(shù)也只有 0.80 而非 1 ，因此上面提及的相關(guān)在育種中可能已經(jīng)足夠用于優(yōu)良組合的選擇。 BLUP 是處理非平衡數(shù)據(jù)的一般方法，它能有效利用親屬間的信息，同時還可能整合目前大量的分子數(shù)據(jù)以及 QTL 作圖結(jié)果（ Steinmetz 2002; Dekkers and Hospital 2002; Pelman and van der Voort 2003; Wang et al. 2004; Darvasi 2004; Cooper et al. 2005 ）。其主要優(yōu)點是不需要專門的試驗設(shè)計，常規(guī)育種中的數(shù)據(jù)就可直接用于 BLUP 分析，并且 BLUP 預(yù)測也將隨著一輪又一輪育種數(shù)據(jù)的積累和更新的遺傳信息而變得越來越精確。

研究意義： 項目申請人 1999 年曾與 Bernardo 博士共同工作了一年（ Wang and Bernardo 2000 ），深感這一方法的靈活性和在雜交育種中潛在的巨大應(yīng)用價值，然而利用 BLUP 預(yù)測作物未測試雜交組合的表現(xiàn)在國內(nèi)尚未見有研究；如何將分子生物學(xué)積累的大量重要育種性狀基因信息，如分子標記連鎖圖譜和 QTL 等（ Zeng 1994; Doerge 2002; Dekkers and Hospital 2002; Carlborg et al. 2006; Li et al. 2007 ），用于提高 BLUP 預(yù)測模型的精確度在國內(nèi)外的研究還很少；同時，將復(fù)雜的 BLUP 預(yù)測方法轉(zhuǎn)變?yōu)橛N家容易掌握并能為育種服務(wù)的實用工具也只是在一些大型私人種子公司如 Pioneer 才有研制，從一些私人通訊中得知，采用預(yù)測模型遴選田間測試雜交種并利用測試數(shù)據(jù)不斷改進預(yù)測模型已成為 Pioneer 玉米育種的一項常規(guī)技術(shù)，但他們的研究結(jié)果不會對外公開。特申請此項目，以期對 BLUP 在玉米雜交育種中的應(yīng)用作深入研究，并開發(fā)出相應(yīng)的計算機應(yīng)用程序。本項目的研究結(jié)果也將對水稻和油菜等其它作物的雜交種選育提供借鑒。