中国农业科学院作物科学研究所联合国际玉米小麦改良中心（CIMMYT）等单位在《The Crop Journal》发表论文：Genomic prediction of yield performance among single-cross maize hybrids using a partial diallel cross design。
希望根据中国黄淮河谷（夏播区，SUS）和东北（春播区，SPS）两大玉米产区，确定适合不同种植区的基因组预测模型。本研究的目的是：（1）评估GBLUP模型对SUS和SPS中玉米杂交产量和产量相关性状的预测准确性;（2）利用各种遗传效应模型、基因型×环境互作模型和多性状效应模型评估玉米杂交种的预测精度;（3）评估在训练与测试群体（TRN：TST）和群体规模的几个比率下产量的预测准确性。
内容
作者选择34个优良玉米自交系（代表了中国玉米种质的小型核心集合，包括18个SS和16个NSS自交系），以部分双列杂交设计产生的285个玉米杂交组合为材料。
通过采用45K玉米SNP芯片对亲本进行基因分型，对285个杂交种进行多环境表型鉴定，分别位于中国玉米主产区夏播区（SUS）的2个地点和春播区（SPS）的3个地点，对9个产量及其相关性状进行表型分析。
采用多个基因组预测（GP）模型来评估杂交种性状预测的准确性。通过10倍交叉验证，采用GBLUP模型估计的杂交种在SUS和SPS中产量性能的预测精度分别为0.51和0.46。在SUS和SPS中，GBLUP估计的其余产量相关性状的预测精度分别为0.49-0.86和0.53-0.89。将加性效应、显性效应、上位效应、基因型-环境交互作用和多性状效应纳入预测模型后，提高了杂交产量性能的预测精度。确定了训练与测试群体的比率以及最适合产量预测的训练群体规模。多种预测模型可以提高杂交育种的预测精度。
短评
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群体规模太小，证据不太够。本就只有285个，还下采样就更少了；
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研究中规中矩，可为同类研究应用参考。