Für Pflanzenzüchter besteht die Notwendigkeit, Pflanzen genau zu phänotypisieren und wirksam sowohl nach Ertragspotenzial als auch nach Stabilität zu selektieren, ohne dass die störenden Effekte der Konkurrenz eine Rolle spielen.
Die prognostische Züchtung erreicht dieses Ziel, indem sie Pflanzen hinsichtlich i) Ertragspotenzial und ii) Pflanzenstabilität in der gleichen Generation bewertet.
Das Produkt aus Pflanzenertrag und Stabilität ist die Pflanzenprognosegleichung, die das Ertragspotenzial einzelner Pflanzen vorhersagt (Fasoula 2006, 2013).
Eine genaue Messung der Pflanzenprognosegleichung wird durch die Verwendung von Wabenauswahldesigns erreicht, die bewegliche Replikate und bewegliche Gitter bilden, um Einträge unter vergleichbaren Umweltbedingungen zuzuordnen (Fasoula 2008, 2013).
Die JMP-Software wurde als nützliches Werkzeug für die Konstruktion von Wabendesigns und die Datenanalyse entwickelt, um bei der prognostischen Züchtung effektiv die besten Einträge und die besten Pflanzen innerhalb der Einträge auszuwählen.
Dieses Poster präsentiert eine aktualisierte Version der früheren Version von Mauromoustakos et al. (2006). Es beschreibt, wie wir das Gesamtziel, die Haskell-Sorte durch aufeinanderfolgende Züchtungsexperimente zu verbessern, anhand von zwei Experimenten erreicht haben. Ziel des ersten Experiments war es, die genetische Variation für den Samenertrag innerhalb der Sojabohnensorte „Haskell“ zu nutzen und die besten 20 Pflanzen auszuwählen (Fasoula 2013). Ziel des zweiten Experiments war es, diese Linien anhand eines replizierten (R21) Wabendesigns (die besten 20 ausgewählten Linien aus Experiment 1 plus der Haskell-Prüfung als Eintrag 21) hinsichtlich Samenertrag und anderer agronomischer Merkmale zu bewerten und auszuwählen.
Repicated Honeycomb Design (R21)Repliziertes Wabendesign (R21)Repliziertes Wabendesign (R21)
