植物育種家は、競争による交絡効果がない状態で、植物の表現型を正確に判定し、収穫量の可能性と安定性の両方を効果的に選択する必要があります。
予測育種では、植物の i) 収穫量の可能性と ii) 同じ世代の植物の安定性を評価することでこの目標を達成します。
植物の収量と安定性の積は、単一の植物の作物収量の可能性を予測する植物予測方程式です (Fasoula 2006、2013)。
植物の予測方程式の正確な測定は、移動複製と移動グリッドを形成して比較可能な環境条件下でエントリを割り当てるハニカム選択設計を使用することで実現されます (Fasoula 2008、2013)。
JMP ソフトウェアは、予測育種において最良のエントリーとエントリー内の最良の植物を効果的に選択するためのハニカム設計の構築とデータ分析に役立つツールとして開発されました。
このポスターは、Mauromoustakos ら (2006) が開発した以前のバージョンの更新版です。2 つの実験を使用して、連続的な育種実験を通じて Haskell 栽培品種を改良するという全体的な目的にどのように取り組んだかを説明しています。最初の実験の目的は、大豆栽培品種「Haskell」内の種子収量の遺伝的変異を利用し、最良の 20 株を選択することでした (Fasoula 2013)。2 番目の実験の目的は、反復 (R21) ハニカム デザイン (実験 1 から選択された最良の 20 株とエントリ 21 としての Haskell チェック) を使用して、これらの株から種子収量とその他の農業特性を評価し、選択することでした。
Repicated Honeycomb Design (R21)複製ハニカムデザイン（R21）複製ハニカムデザイン（R21）
