Lstib?rek M, Hodge GR, Lachout P (2015) Uncovering genetic information from commercial forest plantations—making up for lost time using “Breeding without Breeding.” Tree Genet Genomes. doi: 10.1007/s11295-015-0881-y

提議使用Breeding without Breeding（BwB）來從現(xiàn)有種植園中揭示或提取遺傳信息，使用譜系重建和BLUP來預(yù)測(cè)育種值并鑒定遺傳上的個(gè)體。重點(diǎn)是在一個(gè)操作育種計(jì)劃開始使用該方法以繞開育種和測(cè)試的第一個(gè)周期，但它也可以應(yīng)用于更先進(jìn)的樹木改良計(jì)劃。進(jìn)行了模擬研究以檢查在BwB方法中使用的三個(gè)概念群體的不同大小，并且比較使用該方法獲得的遺傳增益與如果已經(jīng)開始的全同胞育種和測(cè)試策略將獲得的遺傳增益年前。 BwB方法基于具有相對(duì)少數(shù)的樹（從1,200至3,600）的譜系重建，所述樹由隨機(jī)選擇的大小為NR = 600至3,000的亞群和大小為NT = 1的頂表型亞群組成， 600（基于表型單獨(dú)在5,940至23,760棵樹中預(yù)選）。使用重建的譜系，進(jìn)行表型數(shù)據(jù)的組合REML / BLUP分析以預(yù)測(cè)育種值，并且進(jìn)行線性優(yōu)化以進(jìn)行最終選擇以最大化增益，同時(shí)約束與給定有效群體大小N e = 5的相關(guān)性，10或20.結(jié)果表明，BwB策略可以實(shí)現(xiàn)高水平的遺傳增益，相當(dāng)于使用全同胞策略可以實(shí)現(xiàn)的增益的80％至98％。

介紹

樹是長(zhǎng)壽的有機(jī)體，因此經(jīng)常需要幾年才能達(dá)到繁殖成熟。商業(yè)林業(yè)還涉及比大多數(shù)作物植物或動(dòng)物長(zhǎng)得多的時(shí)間：對(duì)于桉樹的8年輪伐長(zhǎng)度被認(rèn)為相當(dāng)快，對(duì)于溫帶和亞熱帶松樹的15年至25年是非常普遍的，并且樹種北方氣候可以有30到80年的輪伐，甚至更長(zhǎng)。因此，樹木育種是一項(xiàng)長(zhǎng)期的努力。
傳統(tǒng)上，樹木育種計(jì)劃是通過在自然林中進(jìn)行大規(guī)模選擇或在商業(yè)種植園中為外來種植物種開始的。有時(shí)，育種者將直接從自然林或種植園中選擇的樹上收集種子，但是經(jīng)常將選擇的樹嫁接在種子園或育種樹木中，隨后等待若干年，直到可以進(jìn)行種子收集。使用這種種子，育種者通常建立大量重復(fù)的進(jìn)展測(cè)試，結(jié)構(gòu)良好的交配設(shè)計(jì)，并再次等待一些年的樹木達(dá)到可以獲得有意義的數(shù)據(jù)的年齡（例如，4至20年，取決于物種）（White et al。2007）。
二十多年來，遺傳學(xué)家已經(jīng)知道潛在地使用分子標(biāo)記數(shù)據(jù)來估計(jì)親緣關(guān)系（例如，Queller和Goodnight 1989）。分子遺傳學(xué)的進(jìn)展，特別是高度信息的DNA標(biāo)記如微衛(wèi)星（SSR）和單核苷酸多態(tài)性（SNP）的發(fā)展，已經(jīng)引入了樹種繁殖的新方法的可能性。這些新方法之一是系譜重建，其是使用分子數(shù)據(jù)來確定個(gè)體群體之間的系譜關(guān)系（例如，Meagher和Thompson 1986）。
樹種繁殖者提出了一系列方法，家譜重建可用于作業(yè)育種計(jì)劃。例如，Lambeth et al。 （2001）引入了一項(xiàng)名為Polymix Breeding with Parental Analysis的測(cè)試策略。該策略背后的動(dòng)機(jī)是花粉組合的育種將比全同胞育種更有成本效益，并且標(biāo)記隨后可用于鑒定潛在選擇候選者的男性親本，以便控制相關(guān)性，或鑒定所有后代的雄性親本以產(chǎn)生全同胞配偶系譜。 El-Kassaby et al。 （2007）和El-Kassaby和Lstibuchrek（2009）將這個(gè)想法擴(kuò)展到開放授粉群體，指出即使是自然交配和家庭大小不同，系譜重建也可用于估計(jì)遺傳參數(shù)和預(yù)測(cè)育種值。他們的重點(diǎn)是，育種者可以在不做任何交叉的情況下獲得遺傳獲益，他們稱這種方法沒有育種
育種^（BwB）。 Hansen和McKinney（2010）已經(jīng)將這種方法應(yīng)用于從具有99個(gè)克隆的種子園產(chǎn)生的Abies nordmanniana的商業(yè)種植。使用一組12個(gè)SSR標(biāo)記物，以及關(guān)于親本的基因型信息，他們能夠以98％的置信水平為98％的后代分配親本（雙親）。 Hansen和McKinney稱他們的方法Bquasi現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，強(qiáng)調(diào)，育種者可以創(chuàng)建類似正常的子代測(cè)試數(shù)據(jù)使用譜系重建方法。
在當(dāng)前的研究中，我們將討論從現(xiàn)有種植園中發(fā)現(xiàn)或提取譜系信息，預(yù)測(cè)育種值和鑒定遺傳優(yōu)勢(shì)個(gè)體的方法。具體來說，我們?cè)噲D描述如何對(duì)特定物種的種植園進(jìn)行BwB方法來啟動(dòng)操作育種計(jì)劃。實(shí)際上，這種方法可用于規(guī)避森林樹木改良計(jì)劃中的育種和測(cè)試的第一個(gè)周期。目標(biāo)是概述一種方法，如果一個(gè)全面的傳統(tǒng)選擇和育種計(jì)劃已經(jīng)開始多年，將實(shí)現(xiàn)大部分的遺傳獲益。首先，我們簡(jiǎn)要概述概念思想，然后進(jìn)行徹底的定量遺傳分析。

BwB方法概述

假設(shè)我們有一個(gè)商業(yè)利益的物種，這個(gè)物種的一些種植園，沒有遺傳測(cè)試。此外，假設(shè)種植園的親本是未知的，即不能用于育種或果園，并且不可用于基因分型。目的是從商業(yè)種植園提取Bprogeny檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行遺傳評(píng)價(jià)（育種值的預(yù)測(cè)）以用于選擇的目的。
該過程涉及三個(gè)概念種群：BwB種群和該種群的兩個(gè)子集，隨機(jī)亞群和頂表型亞群。該過程概述如下。

1.測(cè)量和/或檢查大小為NBwB的整個(gè)BwB群體，其將是該物種的種植基地的子集。
2.鑒定大小NT的頂部表型亞群，由BwB群體中的最佳表型組成。這些樹將是最終選擇候選者，并提供高選擇差異。
3.從BwB群體中選擇大小為NR的隨機(jī)子群體。隨機(jī)亞群的目的是為家庭平均值（或相等地，父母育種值）的估計(jì)提供數(shù)據(jù)。
4.使用隨機(jī)和頂部表型亞群的分子標(biāo)記基因型信息用于組合全系譜重建（NR + NT）。
5.進(jìn)行REML-BLUP評(píng)估（利用系譜和表型測(cè)量）來預(yù)測(cè)組合的隨機(jī)和頂部表型亞群的育種值（BV）。

將從BwB方法獲得的遺傳學(xué)益處與可從大規(guī)模全同胞育種和測(cè)試策略獲得的遺傳學(xué)獲益進(jìn)行比較。我們不打算建議下面描述的特定全同胞測(cè)試策略在效率方面是最佳的;相反，我們只想比較BwB策略與一個(gè)大的，全面的全同胞測(cè)試努力，應(yīng)該導(dǎo)致良好的遺傳增益。
本研究的具體目標(biāo)是：

1.從BwB方法檢查遺傳參數(shù)估計(jì)和BV預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
2.確定BwB方法的預(yù)期遺傳增益，并將其與傳統(tǒng)測(cè)試策略（全同胞交配，重復(fù)后代測(cè)試等）的獲益進(jìn)行比較。
3.檢查BwB策略（NBwB，NR和NT）中使用的三種群體的不同大小，以便為操作樹改進(jìn)程序建議接近最佳大小。

模擬模型

在R系統(tǒng)（R Core Team 2014）中開發(fā)了隨機(jī)仿真模型，其中包括1個(gè)主程序和10個(gè)子程序。在R代碼中引入并調(diào)用了兩個(gè)外部軟件庫(kù)：（1）用于R的ASReml（Butler等人2007），和（2）Gurobi Optimizer（Gurobi Development Team 2014）。對(duì)每個(gè)場(chǎng)景重復(fù)使用500次獨(dú)立迭代的模擬實(shí)驗(yàn)，并且在這些場(chǎng)景之間繪制統(tǒng)計(jì)推斷。
討論

遺傳獲益

BwB策略在商業(yè)化植物中的應(yīng)用提供了獲得實(shí)質(zhì)遺傳收益的機(jī)會(huì)，或許更重要的是，在測(cè)試中節(jié)省多年的時(shí)間。 1800棵樹（從更大的群體中選擇1,200個(gè) - + 600個(gè)頂部表型）的譜系的重建可以返回通過大規(guī)模全同胞測(cè)試程序?qū)崿F(xiàn)的大約85至95％的遺傳獲得。這種85至95％的效率適用于從Ne = 5至20的選擇強(qiáng)度范圍。如果僅有一個(gè)種植材料的遺傳來源，則育種者將使用Ne = 20的目標(biāo)，并且育種者想要構(gòu)建種子園?；蛘呷绻嬖诙鄠€(gè)已知的種植園的遺傳來源，育種者可能希望使用來自所有種子的材料構(gòu)建種子園，并且每個(gè)來源的Ne = 5的目標(biāo)可能是適當(dāng)?shù)?。或者，育種者可能想使用Ne = 5的目標(biāo)來為小全同胞生產(chǎn)群體（或克隆生產(chǎn)群體）選擇親本。
事實(shí)上，BwB方法非常有效，并且與遺傳增益方面的FS戰(zhàn)略相當(dāng)，可能會(huì)令人驚訝。在這項(xiàng)研究中，重點(diǎn)是在開始樹改良計(jì)劃的后代選擇，父母基因型無法選擇。子代選擇的遺傳獲得的一部分來自于鑒定最佳家族，或者換句話說，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)最佳親本的育種值（即使父母本身是未知的或不可獲得的）。親本育種值確定全同胞家族（即中親家族BV）的加性遺傳值。來自后代選擇的遺傳獲得的另一部分來自于鑒定來自頂層家族的突出后代。因此，對(duì)于任何個(gè)體后代，預(yù)測(cè)的遺傳增益可以被認(rèn)為是中親預(yù)測(cè)的育種值加上家族內(nèi)預(yù)測(cè)的遺傳增益的總和。中親值和家族內(nèi)遺傳值的基礎(chǔ)遺傳方差等于加性遺傳方差的1/2。
中親遺傳值預(yù)測(cè)基于兩個(gè)親本的許多后代的觀察。但是家庭內(nèi)遺傳偏差通過比較個(gè)體后代與其余的兄弟姐妹的表型來確定（概念上）。換句話說，通過單個(gè)表型觀察（針對(duì)環(huán)境錯(cuò)誤效應(yīng)進(jìn)行調(diào)整）確定特定子代的預(yù)測(cè)遺傳值的大部分。低遺傳力性狀的單一表型觀察本質(zhì)上是基礎(chǔ)遺傳價(jià)值（在這種情況下，家庭內(nèi)遺傳價(jià)值）的不精確測(cè)量，因此選擇rα的整體精確度a將是有限的。對(duì)于基于單個(gè)性狀的表型選擇或質(zhì)量選擇，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性理論上等于遺傳力的平方根（Falconer 1981; Hodge和White 1992）。在本研究中，h2 = 0.15，因此PH策略的準(zhǔn)確性應(yīng)為ra，a = 0.39，這與本研究中500個(gè)模擬運(yùn)行中的PH策略的平均精確度準(zhǔn)確匹配（表2）。使用FS策略和BwB策略，BLUP分析將同時(shí)預(yù)測(cè)中親遺傳值和家族內(nèi)遺傳偏差，以預(yù)測(cè)每個(gè)后代的遺傳值，并且準(zhǔn)確度將高于該基線的rα，a = 0.39。對(duì)于給定的遺傳力，假定無限后代測(cè)試，可以推導(dǎo)FS和BwB策略的后代選擇的理論最大準(zhǔn)確度（見附錄）。在這項(xiàng)研究中，h2 = 0.15，后代選擇的最大準(zhǔn)確性是ra，a = 0.74。
對(duì)于FS策略，平均精度為ra，a = 0.68（表2），在本研究中假設(shè)的遺傳參數(shù)接近最大可能;這是對(duì)后代的真實(shí)和預(yù)測(cè)的遺傳值的適度高的相關(guān)性。 BwB策略接近這種準(zhǔn)確性（表2），這表明使用FS策略，育種人員在預(yù)測(cè)基因遺傳價(jià)值方面將投入更多的資源。此外，BwB和FS精度相似的事實(shí)意味著使用兩種策略的選擇的遺傳增益也將是類似的（圖2和圖3）。重要的是要注意，如果BwB策略和FS策略之間的比較是基于父母遺傳值預(yù)測(cè)進(jìn)行的，則可能發(fā)現(xiàn)非常不同的結(jié)果。如果親本基因型可供育種者選擇，則該比較是相關(guān)的;在這種情況下，F(xiàn)S戰(zhàn)略可能具有實(shí)質(zhì)性優(yōu)勢(shì)。
如果可以使用建議的BwB策略獲得顯著的遺傳增益，則在樹改進(jìn)程序開始時(shí)規(guī)避測(cè)試周期將具有特別的價(jià)值。不管是否使用BwB策略，育種程序?qū)㈤_始于在天然支架或種植園中進(jìn)行檢查和/或質(zhì)量選擇，以鑒定BwB的頂部表型群體，或鑒定加群的群體 - 用于隨后的后代測(cè)試。 BwB方法將準(zhǔn)確識(shí)別杰出的基因型，而無需嫁接，種子收集或后代測(cè)試，可以節(jié)省許多年的工作。然后，最好的基因型將立即供育種者用于建立或部署到種植園。
根據(jù)物種生物學(xué)，在選擇和移植后，種子生產(chǎn)可能存在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間滯后。在這種情況下，育種者可以選擇通過建立具有加樹群體的種子園來開始樹改良程序，并且使用從種植園中的加樹收集的OP種子來后代測(cè)試這些選擇。當(dāng)果園開始產(chǎn)生種子時(shí)，后代測(cè)試可能足夠老，以提供數(shù)據(jù)對(duì)果園中的父母排名。這種方法的預(yù)期遺傳增益將取決于許多因素，包括移植到果園和子代測(cè)試中的初始選擇的數(shù)量，后代測(cè)試的數(shù)量和設(shè)計(jì)，以及育種者是否選擇使用譜系重建控制果園中的相關(guān)性。從初始選擇的獲得可能大約是我們估計(jì)的單獨(dú)的表型選擇（圖2和3），在種子果園（roching the seed orchard）之后具有輕微的邊緣增加（例如，Lindgren和El-Kassaby 1989; Prescher等2008）。換句話說，在這種情況下，BwB方法可能不節(jié)省時(shí)間，但會(huì)產(chǎn)生額外的遺傳增益。此外，育種者可以在方案開始時(shí)將加速育種工作集中在最佳基因型上，例如頂端嫁接（Hartman和Kestler 1968）或花刺激處理（例如，Pharis和Kuo 1977）。

譜系重建精度

上面討論的潛在遺傳增益假設(shè)系譜重建的100％準(zhǔn)確性。譜系重建可以用SNP或SSR進(jìn)行，但是使用這兩種技術(shù)，在基因分型過程中將總是存在一些錯(cuò)誤。例如，一些個(gè)體可能具有針對(duì)一些或所有基因座的缺失數(shù)據(jù)，并且具有數(shù)據(jù)的一些個(gè)體不能以高置信度分配給父親。然而，隨著技術(shù)的改進(jìn)和足夠數(shù)量的標(biāo)記，可以實(shí)現(xiàn)相當(dāng)高的精度。

如前所述，Hansen和McKinney（2010）能夠使用12個(gè)SSR標(biāo)記將兩個(gè)親本分配給北方甘薯種植園中98％的后代。然而，他們注意到，在收集這種種子的果園中花粉污染極低（約3％）。較高水平的花粉污染在林木種子園中是常見的（El-Kassaby等人1989; Adams等人1997; Slavov等人2005），并且這可以使譜系重建更具挑戰(zhàn)性。例如，在基于樟子松數(shù)據(jù)的模擬研究中，Wang et al。 （2010）能夠?qū)蓚€(gè)親本分配到果園克隆交配的97％的后代，但對(duì)于涉及外國(guó)（非果園）的交配，他們的準(zhǔn)確度甚至母親父親分配顯著較低，約78％的后代正確分配。本研究采用平均9.3個(gè)等位基因的9個(gè)SSR位點(diǎn)進(jìn)行。對(duì)于來自具有40％污染率的59個(gè)克隆的種子園的Pseudotsuga menziesii種群，El-Kassaby等人（2007）使用九個(gè)SSR標(biāo)記來分配雙親成功43％至58％。鑒于在分配親本方面可能有不到100％的成功，本研究中討論的隨機(jī)和頂表型亞群的大小可以被認(rèn)為是最小值。例如，育種者可以選擇對(duì)更大數(shù)量的樹進(jìn)行基因分型，但是然后僅使用可以以高水平的置信度分配親本或同胞的數(shù)據(jù)。在本研究中提出的BwB策略方面，花粉污染的主要影響將在隨機(jī)子群體。 Lstib?rek等人的理論研究（2012）證實(shí)，種子果園的大量子代中的表型預(yù)選將顯著降低由花粉污染引起的后代的頻率，這取決于許多因素，包括果園的遺傳優(yōu)勢(shì)，實(shí)際水平花粉污染，性狀的遺傳性和表型預(yù)選擇的強(qiáng)度。隨后是對(duì)樟子松第一代種子園的應(yīng)用研究，報(bào)告的花粉污染為21％至70％。選擇來自果園的整體后代群體的頂部10％的表型，隨后的gentotyping顯示預(yù)選群體具有小于5％的花粉污染（或者換句話說，小于5％的那些頂部表型具有來自果園外的父母）（Korecky等人2014）。與BwB策略相關(guān)，這些結(jié)果表明Top Phenotype子群體可能相對(duì)沒有花粉污染;然而，未選擇的隨機(jī)亞群可能具有高水平的花粉污染。對(duì)于大小為NR = 1,800的隨機(jī)亞群，那些后代的數(shù)目將是來自種子園外的親本的后代。關(guān)于這些后代的數(shù)據(jù)因此將提供關(guān)于果園中的親本以及因此關(guān)于感興趣的后代的更少的信息，即，將是最終選擇的群體的候選者的具有更高遺傳質(zhì)量的后代。這將影響由BwB策略產(chǎn)生的遺傳增益多少可以通過沿著圖1和2中的線向左移動(dòng)（朝向較低的NR）來近似。 2-3，例如，通過將NR從1,800減少到1,200。在這個(gè)例子中，即使從隨機(jī)子群體中丟失1/3的數(shù)據(jù)將使遺傳增益降低小于1％，因此似乎很清楚，隨機(jī)子群體中花粉污染的影響將降低整體遺傳只獲得少量。
大多數(shù)譜系重建和BwB文獻(xiàn)（無論是模擬或?qū)嶋H應(yīng)用）是基于已知的父母基因型，這使得兒科重建的工作更容易。如果父母基因型是未知的，譜系重建變得更加困難，但仍然可能的。對(duì)于林木，Massah et al。 （2010）研究了具有未知父母的黃柏（Callitropsis nootkatensis）群體的譜系重建，并且能夠鑒定群體和家庭關(guān)系。 Grattapaglia et al。 （2014）使用10個(gè)SSR標(biāo)記平均每個(gè)位點(diǎn)13.2個(gè)等位基因，以確認(rèn)質(zhì)量控制授粉家庭的父母在櫟樹的克隆種子園。他們報(bào)告高同一性概率和父母排斥，并表示等位基因變異應(yīng)提供良好的鑒定力，即使更復(fù)雜的交配模式與一些未知的父母。
漁業(yè)遺傳學(xué)家在這個(gè)研究領(lǐng)域非常活躍。 Rodriguez-Barreto et al。 （2013）在沒有父本信息的情況下研究了野生種群的禿鷲（Seriola dumerili）的基礎(chǔ)建設(shè)。僅使用四個(gè)高信息SSR（每個(gè)標(biāo)記7個(gè)等位基因，H0> 0.80），他們能夠估計(jì)親本和構(gòu)建家族的數(shù)量。 Rodríguez-Ramilo et al。 （2007）研究了由具有已知譜系結(jié)構(gòu)的139個(gè)全同胞家族組成的Scophthalmus maximus（turbot）群體，但假定不知道親本基因型。使用10個(gè)SSR平均15.1等位基因，他們將分子相關(guān)性轉(zhuǎn)換為coancestry（Queller和晚安1989年）。對(duì)于560人群，檢查所有可能的成對(duì)關(guān)系，并且不相關(guān)的對(duì)，半同胞和全同胞的分類相當(dāng)準(zhǔn)確，約80％?？雌饋硭坪?strong>更大數(shù)量的標(biāo)記將提高科學(xué)重建的準(zhǔn)確性。在基于油棕（Elaeis guineensis）的數(shù)據(jù)的模擬研究中，Cros等人（2014）檢驗(yàn)了從分子相關(guān)性估計(jì)的真實(shí)coancestry和祖先之間的相關(guān)性。他們發(fā)現(xiàn)10個(gè)SSR將給出大約0.80的相關(guān)性，而36個(gè)SSR將增加相關(guān)性到大于0.90。這個(gè)結(jié)果支持這樣的想法，育種者可以簡(jiǎn)單地增加標(biāo)記的數(shù)量，以達(dá)到所需的譜系重建精度水平。
稍有不同的方法可能是直接使用分子相關(guān)性矩陣來估計(jì)方差和預(yù)測(cè)育種值。這將避免將所有個(gè)體正確地分類為無關(guān)，半同胞或全同胞的困難，并且具有能夠使用所有基因分型個(gè)體的另外的優(yōu)點(diǎn)。作為例子，Blonk等人（2010）比較了使用重建的譜系和分子相關(guān)性對(duì)大豆，自然交配種群的Solea solea（共同的唯一）與未知父母做的育種價(jià)值預(yù)測(cè)。人口規(guī)模為1,953人，譜系重建能夠分配親子關(guān)系其中1338。使用交叉驗(yàn)證，他們確定估計(jì)育種值的準(zhǔn)確度為0.54與譜系重建和0.55與1,338個(gè)人的分子相關(guān)性。然而，他們指出，如果所有1,953個(gè)個(gè)體用分子相關(guān)性進(jìn)行分析，精度提高到0.60。

表型準(zhǔn)確性

上面討論的潛在遺傳增益也假定了精確的表型。換句話說，假設(shè)的遺傳參數(shù)來自良好設(shè)計(jì)和維持良好生存的子代測(cè)試;因此，對(duì)于在BwB情景下預(yù)測(cè)的增益是準(zhǔn)確的，選擇條件必須相似。如果人工林比后代測(cè)試的異質(zhì)性顯著更大，那么遺傳性將會(huì)更低，并且本研究中估計(jì)的BwB增益和效率將向上偏移。然而，對(duì)于大的種植園基地，似乎可能育種者可以定位一些具有良好生長(zhǎng)和良好一致性的小塊，類似于維持的后代測(cè)試。在這項(xiàng)研究中，這種塊的必要總尺寸大約在6和24公頃之間。
在本研究中提出的BwB策略中，有三個(gè)群體必須被表型化（即測(cè)量或檢查）：總BwB群體以及隨機(jī)和頂表型亞群體。我們?cè)O(shè)想隨機(jī)子群體將用一種方法表型化，并且其他兩種群體將以不同的方法一起處理。
對(duì)于隨機(jī)亞群，表型應(yīng)該在種植園的至少兩個(gè)部分（即兩個(gè)不同的部位）進(jìn)行。這些地點(diǎn)應(yīng)具有高生存期，均勻間隔，并且優(yōu)選地具有很少的地點(diǎn)內(nèi)變化（即，在測(cè)量隨機(jī)群體的平面部分處的低環(huán)境變化水平）。為了減少環(huán)境誤差，一個(gè)選擇是使用行列網(wǎng)格繪制網(wǎng)站，并使用空間分析技術(shù)來模擬環(huán)境變化（Dutkowski et al。2002）。另一種選擇是使用由Gezan等人建議的事后阻塞。 （2006），有效地創(chuàng)建25至50棵樹的小隨機(jī)不完全塊，以納入BLUP模型。
對(duì)于BwB和頂部表型群體，情況有些不同。在這里討論的情況下，BwB人口的規(guī)?？梢詮?,940棵樹（約6公頃的種植園，假設(shè)間隔3×3米）到23,760棵樹（約24公頃的種植園）。我們?cè)O(shè)想一個(gè)非常類似于用于大規(guī)模選擇的過程（Zobel和Talbert 1984; White等人2007）。總之，現(xiàn)場(chǎng)工作人員會(huì)將種植園從四到六行掃描，以獲得出色的表型。當(dāng)潛在的頂部表型位于時(shí)，船員將評(píng)估特征，如莖形態(tài)，疾病的不存在，近鄰的存活等。如果樹似乎是適當(dāng)?shù)?，船員將采取測(cè)量該樹和其最近鄰居的15-20，以便將頂部表型樹的測(cè)量表達(dá)為與相鄰樹（或B比較樹）的偏差。在本研究中，最終的頂部表型群體（其將被基因分型以確定親本）的大小為NT = 600。在NT = 600的情況下，每個(gè)候選者使用15-20個(gè)比較樹將導(dǎo)致在9,000和12,000個(gè)比較樹之間進(jìn)行測(cè)量。這是一個(gè)重要的努力，大致相當(dāng)于在最大FS策略（23,760）中測(cè)量的樹的一半。可以通過減少比較樹的數(shù)量或通過減少頂部表型群體中的數(shù)量來減少測(cè)量的鄰居的數(shù)量。
關(guān)于比較樹的數(shù)量的減少，對(duì)于大規(guī)模選擇，建議的數(shù)量通常在大約4-6個(gè)鄰居（例如，Brown和Goddard 1961; White等人2007，第333頁(yè)）。比較樹的目的是為了精確地計(jì)算頂部表型樹與群體的偏差，來估計(jì)位點(diǎn)勢(shì)（或者換句話說，該微點(diǎn)上的群體平均值）。使用15-20個(gè)鄰居應(yīng)該給出相當(dāng)精確的偏差測(cè)量?？赡軠p少要測(cè)量的鄰居的數(shù)量（可能減少到6-10），但這也可能略微減少遺傳收益。
關(guān)于Top表型數(shù)量的減少，似乎對(duì)NT = 600以上的基因分型相對(duì)沒有什么好處，因?yàn)檫@樣做的唯一目標(biāo)是確保足夠的基因型來選擇足夠的不相關(guān)的樹以滿足所需的有效群體大?。∟e）。根據(jù)Ne的大小，可能使用NT <600，對(duì)遺傳增益幾乎沒有影響。工作負(fù)荷和精度之間的最佳平衡（即NT的大小和每個(gè)表型樹的比較樹的數(shù)量）是未來研究的一個(gè)領(lǐng)域。

較大的BwB群體

重要的是要注意，應(yīng)該可以通過增加NBwB超過本研究中檢查的23,760個(gè)最大值來獲得額外的遺傳增益。回想一下，這里概述的FS戰(zhàn)略僅僅是為了提供一些BwB收益與傳統(tǒng)育種和測(cè)試計(jì)劃可能獲得的收益進(jìn)行比較的基礎(chǔ)。因此，圖6和7中的Bmaximum增益。 2-3，即100％FS增益是任意的。 。如圖2和圖3所示，可以看出，BwB群體的大小從NBwB = 5,940增加到NBwB = 11,880增加約2％（并且將QBwB / FS增加約3至5％）。將BwB的大小從NBwB = 11,880加倍到NBwB = 23,760，使增益增加相似的量。這意味著NBwB的進(jìn)一步增加將產(chǎn)生進(jìn)一步的收益。在操作上，這意味著將檢查更多的公頃的種植園以鑒定另外的頂部表型，從而增加選擇強(qiáng)度和家庭內(nèi)的增益。顯然，在某些時(shí)候，來自增加NBwB的邊際回報(bào)將太小，不足以證明額外的努力，但由于步行計(jì)劃可能是一個(gè)低成本操作，育種者應(yīng)該考慮大于23,760棵樹的BwB種群。

BwB超過第一個(gè)周期

雖然本研究的重點(diǎn)是樹木改良計(jì)劃的啟動(dòng)，BwB方法的效率和在本研究中估計(jì)的潛在遺傳增益表明BwB方法可能有超越第一個(gè)改進(jìn)周期的優(yōu)勢(shì)。沒有理由認(rèn)為這種方法不能與先進(jìn)世代一起使用。如果可能從未結(jié)構(gòu)化的種植園中獲得Buncover ^遺傳信息，育種者可以選擇簡(jiǎn)單地建立種植園，并且當(dāng)需要和方便時(shí)，恢復(fù)Bprogeny測(cè)試信息。換句話說，育種者可以支付預(yù)付成本來建立子代測(cè)試，然后等待信息，或者他可以稍后支付成本來進(jìn)行BwB基因分型以收集必要的遺傳信息。或者，育種者可以考慮一種補(bǔ)充方法，將少量的復(fù)制后代測(cè)試與BwB方法相結(jié)合，其中大型種植園地基中的所有樹木都被視為選擇候選者。一些親本/家族信息將來自復(fù)制的后代測(cè)試，并且可以從種植園中選擇少數(shù)頂部表型以增加選擇強(qiáng)度和遺傳獲得，并且這些將被基因分型以控制譜系并優(yōu)化最佳親本基因型。
BwB超過第一周期的效用將在很大程度上取決于由該方法產(chǎn)生的親本育種值預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，并且這應(yīng)當(dāng)是額外研究的主題。另一個(gè)重要的研究課題是綜合研究家系重建中的錯(cuò)誤對(duì)BwB效率的影響。

結(jié)論

本研究的目的是檢查BwB策略從植物中發(fā)現(xiàn)遺傳信息的有效性，作為開始樹木改良計(jì)劃的一種方式，并避免育種和測(cè)試的初始循環(huán)。假設(shè)可以準(zhǔn)確地進(jìn)行子代重建，很明顯，BwB方法將是有效的，并且該策略將返回來自后代選擇的遺傳獲得的80-98％，如果育種和測(cè)試程序具有幾年前開始。
這項(xiàng)研究沒有進(jìn)行成本效益分析，因?yàn)榛蚍中统杀纠^續(xù)下降，其他與野外作業(yè)相關(guān)的成本（育種，試驗(yàn)機(jī)構(gòu)，大規(guī)模選擇種植園的檢查等）在不同國(guó)家之間差別很大和程序。應(yīng)該進(jìn)行詳細(xì)的成本/效益分析，以評(píng)估實(shí)際經(jīng)濟(jì)效率，同時(shí)給出表示實(shí)際樹木改進(jìn)計(jì)劃的具體成本和時(shí)間要素。然而，我們認(rèn)為BwB方法將是成本有效的，需要低水平的基因分型和相對(duì)低的評(píng)價(jià)BwBand隨機(jī)人群的投資（至少與子代測(cè)試建立，維護(hù)和測(cè)量的成本相比）。 BwB策略要求1,200到3,600棵樹進(jìn)行基因分型，并且基于本研究的結(jié)果，我們建議對(duì)1,200到1,800棵樹的隨機(jī)子群體和不超過600棵樹的頂部表型子群體進(jìn)行基因分型應(yīng)該給出接近最佳的結(jié)果。 如果最終選擇的群體很?。ɡ?，Ne = 5），則頂表型亞群體的大小可能減少以便節(jié)省基因分型成本。 頂部表型亞群應(yīng)該從非常大的群體（BwB群體）中預(yù)選擇，大約24,000棵或更多的樹，可能在典型的種植園中建立。 大的BwB群體不需要全部測(cè)量，但應(yīng)該對(duì)小的頂部表型群體進(jìn)行徹底和精確的測(cè)量。