Estimating prediction error variances of a plant breeding hybrid model using Monte Carlo sampling - Heikkilä, Antero (2024)
Jalostusarvoilla ilmaistaan yksilön geneettistä hyvyyttä jalostettavan ominaisuuden suhteen verrattuna muihin yksilöihin jalostettavassa populaatiossa. Seuraavan sukupolven vanhemmiksi valitaan tyypillisesti yksilöt, joiden jalostusarvojen ennusteet ovat suurimmat toivoen, että heidän jälkeläisilläänkin olisi hyvät ominaisuudet jalostettavan ominaisuuden suhteen. G-BLUP (genomic best linear unbiased prediction) -menetelmä on laajasti käytössä eläin- ja kasvinjalostuksessa. Siinä jalostusarvojen ennustamiseen käytetään yksilöiltä kerättyä geneettistä tietoa. Jotta jalostusarvojen ennusteet olisivat mahdollisimman hyviä ja tarkkoja, on tärkeää, että populaation sukulaisuussuhteet tiedetään. Erityisesti eläinpopulaatioissa on tavallisesti tiedossa populaation sukupuu, jonka avulla jalostusarvojen ennustamiseen käytetyissä menetelmissä, kuten BLUP- ja G-BLUP -menetelmässä, voidaan muodostaa niissä tarvittava sukulaisuusmatriisi. Nykyisin, kun yksilöiden genotyypittämisen hinta on laskenut, on entistä yleisempää muodostaa sukulaisuusmatriisi hyödyntäen yksilöiltä kerättyä tietoa snipeistä (SNP), eli yhden nukleotidin polymorfismeista. Snipit ovat edustava otos genomia, ja kuvaavat siinä olevaa geneettistä vaihtelua. Tilastollisena mallina jalostuksessa käytetään tavallisesti lineaariseen sekamalliin pohjautuvaa mallia. Siinä yksilöiden fenotyyppisiä havaintoja selitetään joukolla kiinteitä tekijöitä, kuten ikää, sukupuolta ja painoa, ja satunnaistekijöitä. Satunnaistekijöinä mallissa ovat erityisesti yksilöiden jalostusarvot, joten ratkaisemalla satunnaistekijöiden ennusteet saadaan ennusteet jalostusarvoille. Kasvinjalostuksessa käytettävässä hybridimallissa satunnaistekijöitä on usein kolme: risteytyksen molempien vanhempien sekä itse risteytyksen satunnaisvaikutus fenotyyppiseen havaintoon. Tässä tutkielmassa hybridimalli sovitetaan käyttäen G-BLUP -menetelmää. Tutkielman varsinaisena tavoitteena oli selvittää, miten ennustevirhevariansseja (PEV) approksimoivat menetelmät toimivat hybridimallin kanssa. Ennustevirhevarianssilla mitataan sitä, kuinka lähellä jalostusarvon ennuste on todellista jalostusarvoa. Approksimoivat menetelmät perustuvat mallin simuloimiseen Monte Carlo -menetelmällä. Approksimoivien menetelmien toimivuutta tutkittiin kolmen geneettisen ryhmän välillä, jotka olivat risteytyksen vanhempaiskasvit ja risteytys itse, jonka lisäksi tutkittiin, miten menetelmät toimivat tilanteessa, joissa geneettisiä variansseja ja jäännösvarianssia muutettiin, ja tilanteessa, jossa analyysiin otettiin mukaan vain puolet havainnoista. Tutkielmaan otettiin mukaan neljä tunnettua menetelmää, joita kutsutaan nimillä PEV1, PEV2, PEV3 ja NF2. Menetelmät perustuvat mallin simuloimiseen ja niissä verrataan simuloidun jalostusarvon ja simuloidun datan perusteella saadun jalostusarvon estimaatin välistä eroa. Tämä tutkielma osoitti, että kaikki (tutkittavat) ennustevirhevarianssia approksimoivat menetelmät toimivat asymptoottisesti Monte Carlo -näytteiden määrän kasvaessa myös hybridimallin kanssa. Tutkielmassa kuitenkin selvisi, että menetelmien välillä on myös eroja. Parhaimmiksi havaittiin menetelmät PEV3 ja NF2. Sen sijaan erityisesti menetelmä PEV2 toimi huonosti tilanteessa, jossa ennustevirhevarianssin vaihteluväli oli pieni.