Jalostusohjelmissa vuosien kuluessa tuotettu data soveltuu hyvin kauran ja ohran ominaisuuksien genomiseen ennustamiseen, käy ilmi MMM Hanna Haikan väitöstutkimuksesta. Jalostusprosessin vaativiin aiheisiin, kuten sadon ennustamiseen ja punahomeen kestävyyteen keskittynyt tutkimus osoitti genomisen ennustamisen käyttökelpoisuuden kasvinjalostuksessa.

Jalostusarvo on kasvinjalostajalle tärkeä tieto, sillä se määrittää, kuinka hyvä lajikekandidaatti on ja miten hyvin se siirtää haluttuja ominaisuuksia eteenpäin seuraaviin kasvisukupolviin. Perinteisesti jalostusarvo on saatu selville lajikkeen jälkeläisiä tarkastelemalla, mutta genomisessa ennustamisessa tarvittava tieto saadaan lajikekandidaatin omasta perimästä, jolloin jälkeläisten tarkastelua ei enää tarvita. Tämä nopeuttaa ja tarkentaa jalostustyötä.

”Kasvinjalostusprosessi tuottaa valtavasti dataa, kun lajikekandidaatteja testataan erilaisissa ympäristöissä useiden vuosien ajan. Tutkimuksen merkittävä havainto oli, että jalostusaineistostamme kerätyt tiedot ovat käyttökelpoisia eri ominaisuuksien genomisessa ennustamisessa. Pystymme esimerkiksi hyödyntämään tutkimuksessa tuotettuja jalostusarvoja punahomeen kestävyyden jalostuksessa”, sanoo kasvinjalostajana Borealilla työskentelevä Haikka.

Tutkimuksessaan Haikka hyödynsi dataa Borealin monitahoisen ohran ja kauran jalostusohjelmista.

Punahomekestävyyden jalostukseen uutta tietoa

Punahomeen kestävyys on kauralla haastava ominaisuus jalostaa, koska tautia ei voida luotettavasti havaita pellolla, vaan kestävyyden selvittäminen vaatii laboratorioanalyyseja. Lisäksi punahomeen kestävyys ei ole vain yksi ominaisuus, vaan se koostuu useammasta toisiinsa liittyneestä ominaisuudesta.

”Tutkimus tuotti paljon uutta tietoa punahomekestävyyden jalostusmenetelmästä. Tiedon perusteella kauralta ei löytynyt suurivaikutteisia geenialueita, joita voitaisiin hyödyntää jalostuksessa. Ne olisivat olleet oikotie onneen, mutta kestävyyttä voidaan parantaa rikastamalla kaikkia olemassa olevia kestävyysgeenialueita genomisella valinnalla”, Haikka sanoo.

Monimuuttujamenetelmä parantaa sadon ennustettavuutta

Satotason nostaminen on yksi jalostuksen tärkeimmistä tavoitteista, mutta sen ennustettavuus on heikko ominaisuuden alhaisen periytyvyyden vuoksi.

”Tutkimus osoitti, että sadon genomisten jalostusarvojen ennustamiskyky paranee, kun ennustamisessa hyödynnetään sadon kanssa korreloivia ominaisuuksia, kuten kasvuaikaa ja valkuaispitoisuutta. Monimuuttujamenetelmän lisäksi tutkimuksessa selvitettiin ominaisuusavusteisen ennustamisen hyötyjä”, sanoo Haikka.

______________________________

MMM Hanna Haikka väittelee tohtoriksi 23.4.2021 kello 13 Helsingin yliopiston maatalous-metsätieteellisessä tiedekunnassa aiheesta ”Genomic prediction in practical breeding program: a case study in oat and barley”

Seuraa tapahtumaa suorana lähetyksenä verkossa