マーカー定量形質座標の関連を利用するための戦略

マーカー支援選択は、遺伝的マーカーがどんな年齢、どちらの性別でも測定可能な完全に遺伝可能な形質を提供し、経済的価値のある形質と相関する可能性があるため、期待が持たれています。理論およびシミュレーション研究は、マーカー情報を使用する場合に、マーカー支援選択の利点がかなり大きいことを示しています。特に、性制限やキャッスルの形質に関しては、通常の選択が効果的でないためです。利用可能な情報の評価とその最も効果的な使用方法は難しいですが、クロスバリデーションなどのアプローチが役立つかもしれません。マーカー系統は現在、マーカー座標と形質座標の間の密接な関連に必要な高密度のマーカーを許可する方向に進んでいます。新たな技術により、多くの多型サイトを特定することが可能になり、実質的に、任意の形質座標と完全に関連したマーカーが入手できることが保証されます。多くの中から任意の形質に関連する多型を特定することは依然として問題となりますが、多重座標不均衡の測定により、パフォーマンスをユニークなマーカー遺伝子型に関連づけることが可能になるかもしれません。この種のアプローチは、安価で高密度のマーカーと組み合わせることで、個別の座標と「無限小」効果の組み合わせに基づく選択から効果的な総遺伝子選択へと移行することができます。そのような統一モデルでは、ゲノムの各領域に育種プログラムで適切な重みが与えられます。しかし、高品質な形質情報の収集は、今後しばらくの間、これらの技術を利用するための中心的な課題となるでしょう。