Estimation of genetic parameters and their sampling variances for quantitative traits in the type 2 modified augmented design.

You, F.M., Song, Q.J., Jia, G., Cheng, Y., Duguid, S.D., Booker, H.M., et Cloutier, S. (2016). « Estimation of genetic parameters and their sampling variances for quantitative traits in the type 2 modified augmented design. », The Crop Journal, 4(2), p. 107-118. doi : 10.1016/j.cj.2016.01.003  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Le dispositif enrichi modifié de type 2 (MAD2) est efficace dans les expériences sans répétitions pour évaluer de grands nombres de lignées dans la sélection des végétaux et pour évaluer la variation génétique dans une population. Des méthodes statistiques et l’ajustement de données pour l’hétérogénéité du sol ont déjà été décrits pour ce dispositif. En l’absence de génotypes d’essai répétés dans le MAD2, la variance totale ne peut être répartie en composante génétique et en erreur comme on le fait habituellement pour estimer l’héritabilité et la corrélation génétique des caractères quantitatifs, les deux paramètres génétiques classiques utilisés pour la sélection des reproducteurs. Nous proposons ici une méthode pour estimer la variance d’erreur des génotypes non répétés fondée sur les témoins répétés et l’estimation des paramètres génétiques. Avec la méthode Delta, nous avons dérivé des équations pour estimer la variance d’échantillonnage des paramètres génétiques. Les simulations par ordinateur ont montré que la méthode proposée pour estimer les paramètres génétiques et leur variance d’échantillonnage était faisable et qu’il y avait une corrélation positive entre la fiabilité des estimations et le niveau d’héritabilité du caractère. Une étude de cas a donc été faite avec nos méthodes statistiques sur l’estimation des paramètres génétiques de trois caractères quantitatifs (indice d’iode, teneur en huile et teneur en acide linolénique) dans une population biparentale de 243 sujets de lignées recombinantes de lin autofécondées. Une analyse conjointe des données sur plusieurs années et plusieurs sites a été proposée pour l’estimation des paramètres génétiques. Un pipeline a été mis au point avec SAS et Perl pour faciliter l’analyse des données et il a été annexé au pipeline existant pour l’analyse des données de MAD (http://probes.pw.usda.gov/bioinformatics_ tools/MADPipeline/index.html).

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