From family trials to genomic mate allocation: statistical and genomic strategies to accelerate sugarcane genetic improvement

甘蔗（<i>Saccharum</i> spp.）支撑着全球糖料与生物能源供应，并作为可再生生物质原料日益受到重视。商业性状与适应性的持续改良受到长育种周期、无性繁殖、多阶段测试以及高度多倍体、杂合且常为非整倍体基因组的制约，后者具有大量非加性遗传变异。基因组选择在预测优良无性系表现方面已显示出价值，但其在更早期决策节点（包括家系选择、亲本评价和杂交设计）中的实际应用仍然有限。本文综述了影响这些决策的生物学、统计学和基因组学因素，重点聚焦于基于后代评估试验（PATs）、无性系评估试验（CATs）和最终评估试验（FATs）的澳大利亚育种背景。我们评估了由家系小区均值、使用不同全同胞样本作为名义家系重复、空间异质性、竞争、基因型×环境互作以及加性与非加性效应划分所带来的挑战。我们还评估了系谱与基因组亲缘关系的整合、基因型代表性、等位基因剂量估计、非整倍性、基因组预测模型和训练群体设计。随后，我们考虑了杂交表现的基因组预测和约束配对分配作为改善预期家系表现的方法，同时兼顾杂交特异性非加性效应并管理亲缘关系。我们提出了一个以决策为中心的框架，该框架连接育种各阶段的家系与无性系数据，追踪信息和不确定性的传播，并支持亲本循环利用与杂交分配。最后，我们提出了一个面向阶段整合混合模型和单步分析的实际研究议程，将早期家系评价与基因组预测及甘蔗育种中的杂交水平决策支持相连接。