Omics-based hybrid prediction in maize

生物 基因组学 上位性 计算生物学 数量性状位点 特质 转录组 遗传建筑学 组学 生物技术 基因组 遗传学 基因 计算机科学 基因表达 程序设计语言
作者
Matthias Westhues,Tobias A. Schrag,Claas Heuer,Georg Thaller,H. Friedrich Utz,Wolfgang Schipprack,Alexander Thiemann,Felix Seifert,Anita Ehret,Armin Schlereth,Mark Stitt,Zoran Nikoloski,Lothar Willmitzer,C. C. Schön,Stefan Scholten,A. E. Melchinger
出处
期刊:Theoretical and Applied Genetics [Springer Science+Business Media]
卷期号:130 (9): 1927-1939 被引量:99
标识
DOI:10.1007/s00122-017-2934-0
摘要

Complementing genomic data with other "omics" predictors can increase the probability of success for predicting the best hybrid combinations using complex agronomic traits. Accurate prediction of traits with complex genetic architecture is crucial for selecting superior candidates in animal and plant breeding and for guiding decisions in personalized medicine. Whole-genome prediction has revolutionized these areas but has inherent limitations in incorporating intricate epistatic interactions. Downstream "omics" data are expected to integrate interactions within and between different biological strata and provide the opportunity to improve trait prediction. Yet, predicting traits from parents to progeny has not been addressed by a combination of "omics" data. Here, we evaluate several "omics" predictors-genomic, transcriptomic and metabolic data-measured on parent lines at early developmental stages and demonstrate that the integration of transcriptomic with genomic data leads to higher success rates in the correct prediction of untested hybrid combinations in maize. Despite the high predictive ability of genomic data, transcriptomic data alone outperformed them and other predictors for the most complex heterotic trait, dry matter yield. An eQTL analysis revealed that transcriptomic data integrate genomic information from both, adjacent and distant sites relative to the expressed genes. Together, these findings suggest that downstream predictors capture physiological epistasis that is transmitted from parents to their hybrid offspring. We conclude that the use of downstream "omics" data in prediction can exploit important information beyond structural genomics for leveraging the efficiency of hybrid breeding.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
4秒前
西瓜完成签到 ,获得积分10
4秒前
包容的忆灵完成签到 ,获得积分10
7秒前
高兴尔冬发布了新的文献求助10
9秒前
xiang完成签到 ,获得积分0
12秒前
小四完成签到,获得积分10
15秒前
FashionBoy应助slayers采纳,获得30
21秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
24秒前
黑眼圈完成签到 ,获得积分10
30秒前
jia完成签到 ,获得积分10
31秒前
如履平川完成签到 ,获得积分10
32秒前
科目三应助忧伤的步美采纳,获得10
33秒前
大椒完成签到 ,获得积分10
36秒前
39秒前
41秒前
wisdom完成签到,获得积分10
41秒前
slayers发布了新的文献求助30
44秒前
45秒前
e746700020完成签到,获得积分10
46秒前
高兴尔冬完成签到,获得积分10
46秒前
李爱国应助不安的秋白采纳,获得10
48秒前
忧伤的步美完成签到,获得积分10
53秒前
小西完成签到 ,获得积分10
54秒前
郝老头完成签到,获得积分10
55秒前
13313完成签到,获得积分10
56秒前
su完成签到 ,获得积分10
57秒前
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
slayers完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
知犯何逆完成签到,获得积分10
1分钟前
Krsky完成签到,获得积分10
1分钟前
ding应助不安的秋白采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
HHHAN发布了新的文献求助10
1分钟前
威武的沂完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022