Entwicklung von Modellen zur genomischen Vorhersage in Kombination mit Wetter- und Bodenwasserinformationen in Zuckerrüben

Description: Finlay-Wilkinson Regression ist eine populäre Methode zur Analyse von Genotyp-Umwelt Interaktionen in Versuchsserien in der Pflanzenzüchtung und im Sortenprüfungswesen. Diese Methode beinhaltet eine Regression auf das Umweltmittel, berechnet als Durchschnitt aller Genotypmittelwerte. Das Umweltmittel ist ein Index für die Ertragsfähigkeit einer Umwelt, welche durch eine Vielzahl von Faktoren bestimmt wird. Es wird in letzter Zeit zunehmend möglich, die Prüfumwelten explizit durch eine große Zahl von Umweltkovariablen zu charakterisieren. Daher besteht ein gesteigertes Interesse, den Umweltindex durch eine explizite Regression auf Umweltkovariablen zu ersetzen. Dieses Projekt entwickelt einen statistischen Modellierungsansatz für diesen Zweck und implementiert diesen in einem kommerziellen Züchtungsprogramm für Zuckerrüben. Der Fokus liegt dabei auf Modellen mit einer geringen Zahl von Parametern, welche es erlauben, den Umweltindex durch eine Regression auf synthetische Kovariablen zu ersetzen, welche als Linearkombination der direkt messbaren Umweltkovariablen berechnet werden können. Verschiedene Methoden werden verwendet, um diese synthetischen Umweltkovariablen zu ermitteln. Eine größere Zahl von Umweltkovariablen für Wetterbedingungen und die Bodenwasserversorgung wird hierfür mittels Sensoren an zehn Standorten erfasst und für die Berechnung dieser Indices verwendet, welche den für die genomische Vorhersage der Leistung von Hybriden in einem Zuckerrübenzuchtprogramm eingesetzt werden. Wir werden außerdem einen Ansatz entwickeln, der es erlaubt, phänotypische Leistungsdaten zu den Elternlinien der Hybriden zur Verbesserung der Vorhersage der Hybriden einzusetzen.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Zuckerrübe ? Phytopathologie ? Sensor ? Bodenfruchtbarkeit ? Umweltindex ? Pflanzenzüchtung ? Mittelwert ?

Region: Baden-Württemberg

Bounding boxes: 9° .. 9° x 48.5° .. 48.5°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Umweltbundesamt (Bereitstellung)
• Universität Hohenheim (Projektverantwortung)

Time ranges: 2023-01-01 - 2026-01-01

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Establishment of genomic prediction models combined with weather and soil water information in sugar beet
  Description: Finlay-Wilkinson regression is a popular method for analysing genotype-environment interaction in series of plant breeding and variety trials. The method involves a regression on the environmental mean, computed as the average of all genotype means. The environmental mean indexes the productivity of an environment, which is driven by a wide array of environmental factors. Increasingly, it is becoming feasible to characterize environments explicitly using observable environmental covariates. Hence, there is mounting interest to replace the environmental index with an explicit regression on such observable environmental covariates. This project develops a framework for such methods and implements this for genomic prediction in a commercial sugar beet breeding programme. The focus is on parsimonious models that allow replacing the environmental index by regression on synthetic environmental covariates formed as linear combinations of a larger number of observable environmental covariates. Different method will be employed to derive such synthetic covariates. A roster of environmental covariates for weather conditions and soil water supply will be assessed at ten locations using sensors and used to compute these synthetic covariates, which will be used for genomic prediction of hybrid performance in a sugar beet breeding programme. We will also develop an approach that allows using phenotypic data on the hybrid’s parents to potentially enhance the predictive accuracy for the hybrids. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1140312

Resources

• Webseite zum Förderprojekt

  https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/529673439 (Webseite)

Status

Aktiv

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