動的作物シミュレーション モデルは、特定の環境で生育する植物の表現型 (観察可能な特性) を予測するツールです。 これらのモデルでは、品種間の遺伝子型の違いは、経験的な遺伝子型固有のパラメーター (GSP) によって表されます。
「伝統的に、各品種の遺伝子型情報は、異なる環境を表す複数の野外調査から収集された実験データから推定する必要がありました。 植物の遺伝子構成を迅速かつ安価に特定するための技術の進歩により、品種間の遺伝子の違いに関する情報をこれらのモデルに統合することが可能になりました」と、フロリダ大学の Gerrit Hoogenboom 博士は述べています。
Hoogenboom は、最近出版された研究を主導しました。 <font style="vertical-align: inherit;">in silico</font> その植物 「ハイブリッド動的モデル」を作成するために、動的遺伝子ベースのモジュールを既存の作物モデルに組み込みました。
「現在の課題は、生物物理学的プロセスごとに、QTL と環境データの関数として動的モデル パラメーターを推定する必要があることです。 ただし、これが完了すると、成長と発達をシミュレートし、収量を予測するために、新しい品種または雑種の QTL 情報のみが必要になります。これは、新しい品種をモデルに適用する前に広範な実験データの収集を必要とする従来のアプローチとは異なります。」ホーゲンブーム。
遺伝子ベースの開花モジュールは、開花時期を制御することが既に判明している12のQTL（量的形質遺伝子座、DNA領域）を用いて較正され、遺伝子ベースの開花モジュールが作成されました。その後、CSM-CROPGRO-Drybeanモデルの元の開花コンポーネントが、遺伝子ベースのモジュールに置き換えられました。QTLと天候をモジュールの入力として複数の地点でシミュレーションを実施し、QTLベースのモジュールを用いて発育時期を予測しました。CSM-CROPGRO-Drybeanモデルは、その他のプロセスと最終的な収量を予測するために使用されました。
統合された遺伝子ベースのハイブリッド モジュールは、観察された値と密接に一致した最初の花の日をシミュレートしました。 ハイブリッドモデルはまた、開花までの時間に対する遺伝子、環境、および遺伝子×環境の相互作用の影響のほとんどを記述し、元のモデルによってシミュレートされた最終収量およびその他の出力を予測することができました。
遺伝子ベースの最初の花モジュールを CSM-CROPGRO-Drybean モデルに統合するために使用されるアプローチは、他の遺伝子ベースのモジュールを組み込み、GSP モデルから遺伝子ベースのモデルに体系的に移行するために使用できる可能性があります。
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