Prospects of genomic selection for disease resistances in winter wheat (Triticum aestivum L.)

The aims of this study were to improve selection for FHB and STB resistances by (i) evaluating the effect of the recently described dwarfing locus Rht24 in comparison to the widely used Rht-D1 on FHB and STB resistances, plant height, and heading date for the first time, (ii) investigating the potential of the non-adapted QTL Fhb1 and Fhb5 for breeding semi-dwarf wheat, (iii) analyzing the prediction accuracy achieved by within- and among-family prediction comparing the models ridge regression-best linear unbiased prediction (RR-BLUP) and weighted RR-BLUP (wRRBLUP), and (iv) computing the advantage from genomic selection and determine the percentage of correctly selected top 10 % individuals for FHB and STB resistances. The results of this study demonstrated that the most recently described gibberellic acid sensitive dwarfing gene Rht24 on chromosome 6A reduces plant height by 8.96 cm without adverse effects on FHB and STB resistances. Further, no association with heading date was observed. In contrast, Rht-D1b decreased FHB resistance by 10.05 percentage points. This work has further shown, that the resistance alleles of Fhb1 and Fhb5 reduced FHB severity by 6.54 and 11.33 percentage points, respectively, and that the non-adapted allele Fhb5b alone was able to counterbalance the negative impact of Rht-D1b on FHB resistance in a population consisting of eight bi-parental families segregating for these resistance loci. This indicates that in breeding programs the choice of semi-dwarfing and FHB resistance genes is of crucial importance where improvement of FHB resistance is a relevant breeding goal and breeders must select the appropriate dwarfing source that may confer resistance. In this study, furthermore, the potential of GS within and among families was investigated. The prediction accuracies evaluated within individual families were higher than those among families for all traits and differed between families and prediction constellations. The upweighting of significant markers by using the wRR-BLUP model was superior to the commonly used RR-BLUP model when large effect loci like Rht-D1 or Fhb5 were present. In this study, the genomic estimated breeding values (GEBVs) of 2,500 untested genotypes were calculated based on a partially related training population of 1,120 genotypes and the 10 % most resistant FHB and STB individuals were selected as well as a random sample under consideration of plant height. The best linear unbiased estimators (BLUES) of the selected genotypes were evaluated at four ecologically different locations relative to a randomly selected sample of genotypes. For FHB resistance, a genomic selection advantage of 10.62 percentage points relative to the random sample was achieved. However, GS improved resistance to STB only by 2.14 percentage points. The results of this study indicate that a rigorous selection of breeding parents based on GEBVs for high FHB resistance seems not to be sufficiently reliable as the percentage of correctly selected individuals of the observed 10 % top individuals for the whole selection population was only 19 %. In summary, GS has shown to be a valuable tool to support the breeding progress for the complex inherited FHB resistance over short cycles and increased population sizes. Increased resistance to FHB in winter wheat could be achieved by that approach in combination with the choice of the appropriate dwarfing source and the potential use of the non-adapted QTL Fhb5.Die Ziele dieser Arbeit waren (i) die erstmalige Evaluierung des Effekts des Zwerggens Rht24 auf FHB- und STB-Resistenzen, Wuchshöhe und Ährenschieben im Vergleich zum weit genutzten Locus Rht-D1, (ii) die Untersuchung des Potenzials der nichtadaptierten QTL Fhb1 und Fhb5 für die Entwicklung von Kurzstrohweizen, (iii) die Analyse der Vorhersagegenauigkeit von GS innerhalb und zwischen Familien durch die Anwendung der beiden Modelle RR-BLUP (ridge-regression best linear unbiased prediction) und wRR-BLUP (weighted RR-BLUP) und (iv) die Berechnung des Selektionsgewinns bzw. die Bestimmung der korrekt selektierten Top-10 %-Genotypen für FHB- und STB-Resistenzen durch GS. Die Ergebnisse dieser Studie zeigten, dass das gibberellinsäuresensitive Zwerggen Rht24 auf Chromosom 6 die Wuchshöhe um durchschnittlich 8,96 cm senkte, ohne dabei die FHB- und STB-Resistenzen oder den Zeitpunkt des Ährenschiebens ungünstig zu beeinflussen. Demgegenüber senkte das weitläufig verwendete Allel Rht-D1b die FHB-Resistenz um durchschnittlich 10,05 Prozentpunkte in einer Winterweizenpopulation bestehend aus acht biparentalen Familien, die für diese Resistenzloci segregierten. Diese Arbeit hat zusätzlich aufgezeigt, dass die Resistenzallele von Fhb1 und Fhb5 die FHB-Anfälligkeit um 6,54 bzw. 11,33 Prozentpunkte reduzierten und somit bereits allein das nicht-adaptierte Allel Fhb5b in der Lage ist, den negativen Effekt von Rht-D1b auf die FHB-Resistenz im untersuchten Material auszugleichen. Das verdeutlicht, dass die Wahl der Zwerg- und Resistenzgene in Zuchtprogrammen, in denen FHB-Resistenz ein Selektionsmerkmal ist, von entscheidender Bedeutung ist. In dieser Studie wurde des Weiteren das Potenzial der GS innerhalb und zwischen Familien untersucht. Die Vorhersagegenauigkeiten innerhalb einer Familie waren für alle Zielmerkmale höher als die zwischen Familien und unterschieden sich zwischen den einzelnen Familien und Vorhersagekonstellationen. Die stärkere Gewichtung von signifikanten Markern durch das wRR-BLUP-Modell führte zu einer Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit im Vergleich zum weit genutzten RR-BLUP-Modell, wenn einzelne Gene, wie Rht-D1, oder Major-QTL, wie Fhb5, vorhanden waren. In dieser Studie wurden die genomisch geschätzten Zuchtwerte (GEBVs) von 2.500 ungeprüften Genotypen bestimmt, basierend auf einer partiell verwandten Trainingspopulation von 1.120 Genotypen. Die 10 % FHB- und STB-resistentesten Linien und eine zufällige Stichprobe wurden unter Berücksichtigung der Wuchshöhe genomisch selektiert und phänotypisch in einem vierortigen Feldversuch evaluiert. Für die FHB-Resistenz wurde ein Selektionserfolg von 10,62 Prozentpunkten relativ zur zufällig selektierten Populationsstichprobe ermittelt. Die GS erhöhte die STB-Resistenz allerdings nur um 2,14 Prozentpunkte. Auch die Selektion von neuen Kreuzungseltern auf der Basis von GS erscheint nicht ausreichend zuverlässig, da nur 19 % der Top-10 %-Individuen korrekt selektiert wurden. Zusammenfassend stellt die GS ein wertvolles Werkzeug dar, um den Zuchtfortschritt für die komplex vererbte FHB-Resistenz über kürzere Zyklen und größere Populationen zu unterstützen. In Kombination mit der Nutzung geeigneter Zwerggene und des nicht adaptierten QTL Fhb5 kann dadurch eine Steigerung der FHB-Resistenz im Winterweizen erzielt werden

Genomics-assisted breeding for quantitative disease resistances in small-grain cereals and maize

Generating genomics-driven knowledge opens a way to accelerate the resistance breeding process by family or population mapping and genomic selection. Important prerequisites are large populations that are genomically analyzed by medium- to high-density marker arrays and extensive phenotyping across locations and years of the same populations. The latter is important to train a genomic model that is used to predict genomic estimated breeding values of phenotypically untested genotypes. After reviewing the specific features of quantitative resistances and the basic genomic techniques, the possibilities for genomics-assisted breeding are evaluated for six pathosystems with hemi-biotrophic fungi: Small-grain cereals/Fusarium head blight (FHB), wheat/Septoria tritici blotch (STB) and Septoria nodorum blotch (SNB), maize/Gibberella ear rot (GER) and Fusarium ear rot (FER), maize/Northern corn leaf blight (NCLB). Typically, all quantitative disease resistances are caused by hundreds of QTL scattered across the whole genome, but often available in hotspots as exemplified for NCLB resistance in maize. Because all crops are su ering from many diseases, multi-disease resistance (MDR) is an attractive aim that can be selected by specific MDR QTL. Finally, the integration of genomic data in the breeding process for introgression of genetic resources and for the improvement within elite materials is discussed.Generar conocimiento impulsado por la genómica abre una manera de acelerar la reproducción de resistencias proceso por mapeo de familias o poblaciones y selección genómica. Los requisitos previos importantes son grandes poblaciones que se analizan genómicamente mediante matrices de marcadores de densidad media a alta y extensas fenotipado en ubicaciones y años de las mismas poblaciones. Esto último es importante para capacitar a un modelo genómico que se utiliza para predecir valores genómicos estimados de reproducción de fenotípicamente no probados genotipos. Después de revisar las características específicas de las resistencias cuantitativas y las características genómicas básicas técnicas, las posibilidades de reproducción asistida por genómica se evalúan para seis patosistemas con hongos hemi-biotróficos: cereales de grano pequeño / tizón de la cabeza por Fusarium (FHB), trigo / mancha de Septoria tritici (STB) y la mancha de Septoria nodorum (SNB), pudrición de la mazorca de maíz / Gibberella (GER) y pudrición de la mazorca por Fusarium (FER), maíz / tizón de la hoja del maíz del norte (NCLB). Por lo general, todas las resistencias cuantitativas a las enfermedades son causadas por cientos de QTL esparcidos por todo el genoma, pero a menudo disponibles en hotspots como se ejemplifica para Resistencia a NCLB en maíz. Debido a que todos los cultivos padecen muchas enfermedades, la resistencia a múltiples enfermedades (MDR) es un objetivo atractivo que puede seleccionarse mediante MDR QTL específico. Finalmente, la integración de datos genómicos en el proceso de mejoramiento para la introgresión de recursos genéticos y para la mejora.Estación Experimental Agropecuaria PergaminoFil: Miedaner, Thomas. University of Hohenheim. State Plant Breeding Institute; AlemaniaFil: Galiano-Carneiro Boeven, Ana Luisa. University of Hohenheim. State Plant Breeding Institute; AlemaniaFil: Galiano-Carneiro Boeven, Ana Luisa. Kleinwanzlebener Saatzucht (KWS) SAAT SE & Co. KGaA; AlemaniaFil: Sewodor Gaikpa, David. University of Hohenheim. State Plant Breeding Institute; AlemaniaFil: Kistner, Maria Belén. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; ArgentinaFil: Kistner, María Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Kistner, María Belén. University of Hohenheim. State Plant Breeding Institute; AlemaniaFil: Grote, Cathérine Pauline. University of Hohenheim. State Plant Breeding Institute; Alemani