Genomic selection for salinity tolerance in japonica rice
Creators
- 1. Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement
- 2. University of Montpellier
- 3. Institut Agro Montpellier
- 4. Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement
- 5. Bioversity International
- 6. Genetic Improvement and Adaptation of Mediterranean and Tropical Plants
Description
Abstract Improving plant performance in salinity-prone conditions is a major challenge in breeding programs. Genomic selection is currently integrated into many plant breeding programs as a tool for increasing selection intensity and precision for complex traits and for reducing breeding cycle length. A reference panel (RP) of 241 japonica accessions genotyped with 20,255 SNPs grown in control and mild salinity stress conditions was evaluated at the vegetative stage for eight morphological traits and ion mass fractions (Na and K). Weak to strong genotype-by-condition interactions were found for the traits considered. Cross-validation showed that the predictive ability of genomic prediction methods ranged from 0.25 to 0.64 for multi-environment models with morphological traits and from 0.05 to 0.40 for indices of stress response and ion mass fractions. The performances of a breeding population (BP) comprising 393 accessions were predicted with models trained on the RP. For validation of the predictive performances of the models, a subset of 41 accessions was selected from the BP and phenotyped under the same experimental conditions as the RP. The predictive abilities estimated on this subset ranged from 0.00 to 0.66 for the multi-environment models, depending on the traits, and were strongly correlated with the predictive abilities on cross-validation in the RP in salt condition (r = 0.69). We show here that genomic selection is efficient for predicting the salt stress tolerance of breeding lines. The integration of genomic prediction into breeding strategies could increase the efficiency of breeding programs for crops to be grown in salinity-prone environments.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
يعد تحسين أداء النبات في الظروف المعرضة للملوحة تحديًا كبيرًا في برامج التكاثر. يتم حاليًا دمج الانتقاء الجيني في العديد من برامج تربية النباتات كأداة لزيادة كثافة الانتقاء ودقته للسمات المعقدة ولتقليل طول دورة التكاثر. تم تقييم لوحة مرجعية (RP) من 241 ملحقًا من ملحقات جابونيكا منقوشة وراثيًا مع 20255 SNPs نمت في السيطرة وظروف إجهاد الملوحة المعتدلة في المرحلة الخضرية لثماني سمات مورفولوجية وكسور كتلة أيونية (Na و K). تم العثور على تفاعلات ضعيفة إلى نمط وراثي قوي حسب الحالة للسمات التي تم النظر فيها. أظهر التحقق المتبادل أن القدرة التنبؤية لطرق التنبؤ الجيني تراوحت من 0.25 إلى 0.64 للنماذج متعددة البيئات ذات السمات المورفولوجية ومن 0.05 إلى 0.40 لمؤشرات الاستجابة للإجهاد وكسور الكتلة الأيونية. تم التنبؤ بأداء مجموعة تكاثر (BP) تضم 393 انضمامًا مع نماذج مدربة على RP. للتحقق من صحة الأداء التنبئي للنماذج، تم اختيار مجموعة فرعية من 41 ملحقًا من ضغط الدم ونمط ظاهري في ظل نفس الظروف التجريبية مثل RP. تراوحت القدرات التنبؤية المقدرة في هذه المجموعة الفرعية من 0.00 إلى 0.66 لنماذج البيئة المتعددة، اعتمادًا على السمات، وكانت مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالقدرات التنبؤية على التحقق المتبادل في RP في حالة SALT (r = 0.69). نوضح هنا أن الانتقاء الجيني فعال للتنبؤ بتحمل الإجهاد الملحي لخطوط التكاثر. يمكن أن يؤدي دمج التنبؤ الجيني في استراتيجيات التكاثر إلى زيادة كفاءة برامج التكاثر للمحاصيل المراد زراعتها في البيئات المعرضة للملوحة.Translated Description (French)
Résumé L'amélioration des performances des plantes dans des conditions sujettes à la salinité est un défi majeur dans les programmes de sélection. La sélection génomique est actuellement intégrée dans de nombreux programmes de sélection végétale en tant qu'outil permettant d'augmenter l'intensité et la précision de la sélection pour les traits complexes et de réduire la durée du cycle de sélection. Un panel de référence (PR) de 241 accessions japonica génotypées avec 20 255 SNP cultivés dans des conditions de contrôle et de stress salin léger a été évalué au stade végétatif pour huit traits morphologiques et fractions de masse ionique (Na et K). Des interactions de génotype par condition faibles à fortes ont été trouvées pour les traits considérés. La validation croisée a montré que la capacité prédictive des méthodes de prédiction génomique variait de 0,25 à 0,64 pour les modèles multi-environnementaux avec des traits morphologiques et de 0,05 à 0,40 pour les indices de réponse au stress et les fractions de masse ionique. Les performances d'une population reproductrice (BP) comprenant 393 accessions ont été prédites avec des modèles formés sur le RP. Pour la validation des performances prédictives des modèles, un sous-ensemble de 41 accessions a été sélectionné à partir de la PA et phénotypé dans les mêmes conditions expérimentales que la PR. Les capacités prédictives estimées sur ce sous-ensemble variaient de 0,00 à 0,66 pour les modèles multi-environnementaux, en fonction des traits, et étaient fortement corrélées aux capacités prédictives sur la validation croisée dans le PR en condition saline (r = 0,69). Nous montrons ici que la sélection génomique est efficace pour prédire la tolérance au stress salin des lignées de sélection. L'intégration de la prédiction génomique dans les stratégies de sélection pourrait augmenter l'efficacité des programmes de sélection pour les cultures à cultiver dans des environnements sujets à la salinité.Translated Description (Spanish)
Resumen Mejorar el rendimiento de las plantas en condiciones propensas a la salinidad es un desafío importante en los programas de mejoramiento. La selección genómica está actualmente integrada en muchos programas de fitomejoramiento como una herramienta para aumentar la intensidad y precisión de la selección para rasgos complejos y para reducir la duración del ciclo de fitomejoramiento. Se evaluó un panel de referencia (RP) de 241 accesiones de japonica genotipadas con 20,255 SNP cultivados en condiciones de control y estrés de salinidad leve en la etapa vegetativa para ocho rasgos morfológicos y fracciones de masa iónica (Na y K). Se encontraron interacciones de genotipo por condición débiles a fuertes para los rasgos considerados. La validación cruzada mostró que la capacidad predictiva de los métodos de predicción genómica varió de 0.25 a 0.64 para modelos de múltiples entornos con rasgos morfológicos y de 0.05 a 0.40 para índices de respuesta al estrés y fracciones de masa iónica. Los rendimientos de una población reproductora (BP) que comprende 393 accesiones se predijeron con modelos entrenados en el RP. Para la validación de los rendimientos predictivos de los modelos, se seleccionó un subconjunto de 41 accesiones del BP y se fenotipificó en las mismas condiciones experimentales que el RP. Las capacidades predictivas estimadas en este subconjunto oscilaron entre 0,00 y 0,66 para los modelos multiambientales, dependiendo de los rasgos, y se correlacionaron fuertemente con las capacidades predictivas en la validación cruzada en el RP en condición de sal (r = 0,69). Mostramos aquí que la selección genómica es eficiente para predecir la tolerancia al estrés salino de las líneas de reproducción. La integración de la predicción genómica en las estrategias de mejoramiento podría aumentar la eficiencia de los programas de mejoramiento para los cultivos que se cultivan en entornos propensos a la salinidad.Files
latest.pdf.pdf
Files
(1.2 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:fa0e7fbd61684af13d4ceecba5c1f37a
|
1.2 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- الانتقاء الجيني لتحمل الملوحة في الأرز الياباني
- Translated title (French)
- Sélection génomique pour la tolérance à la salinité dans le riz japonica
- Translated title (Spanish)
- Selección genómica para la tolerancia a la salinidad en arroz japónica
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4296078633
- DOI
- 10.21203/rs.3.rs-2007613/v1