Evaluating the Potential of Genomic Selection for Grain Yield and Yield Component Traits in South Dakota Winter Wheat

Resumen del estudio

El rendimiento de grano en trigo es un rasgo cuantitativo complejo influenciado por componentes clave del rendimiento, incluyendo el peso de mil granos (TKW), el largo del grano (KL), el ancho del grano (KW) y el área del grano (KA). Esta tesis evaluó dos modelos de selección genómica, la predicción lineal insesgada óptima por regresión ridge (rrBLUP) y los espacios de Hilbert de núcleo reproductor (RKHS), para predecir el rendimiento de grano y los rasgos componentes del rendimiento en el programa de mejoramiento de trigo de invierno de South Dakota State University. KL, KW y KA se midieron en 1.391 líneas de mejoramiento únicas de ensayos de rendimiento avanzados y preliminares en dos localidades de Dakota del Sur durante las temporadas de cultivo de 2023 y 2024, usando un analizador de grano automático Vibe QM3. Las correlaciones de Pearson mostraron asociaciones positivas significativas entre el rendimiento de grano y los cuatro rasgos del grano (r = 0,27-0,46), y la validación cruzada de cinco particiones mostró una capacidad predictiva moderada a alta para los rasgos de morfología del grano, con el ancho del grano alcanzando la mayor capacidad predictiva (0,54). Incorporar un subconjunto representativo de líneas de ensayos de rendimiento preliminares en la población de entrenamiento mejoró la capacidad predictiva en la mayoría de los rasgos, lo que sugiere que los rasgos de tamaño del grano son suficientemente predecibles para respaldar la selección de generación temprana en el programa de mejoramiento.