Точность геномной селекции можно повысить, если изменить подход к полевым испытаниям. К такому выводу пришли авторы масштабного исследования, смоделировавшего отбор сортов кукурузы, подсолнечника и овса. Вместо многократного высаживания каждого генотипа эффективнее повторять лишь небольшую, но тщательно отобранную их часть, а остальную площадь использовать для проверки большего числа уникальных линий.
В традиционной агрономии каждый сорт высаживают в нескольких повторах, чтобы отделить генетический потенциал от влияния внешних факторов – например, неоднородности почвы или влажности. Этот метод надёжен, но требует больших площадей. При ограниченном размере поля селекционерам приходится сокращать количество проверяемых сортов, что сужает выборку для отбора лучших кандидатов.
Новый подход, так называемый частично-реплицируемый дизайн, решает эту проблему. Повторно высаживается только часть образцов, которые служат референсными точками для оценки вариаций на поле. Затем с помощью геномных данных модель статистически экстраполирует эти поправки на родственные им линии, высаженные лишь по одному разу. Это позволяет на той же территории испытать значительно больше уникальных сортов.
Исследование показало, что такой дизайн позволяет предсказывать продуктивность непроверенных линий на 1–25% точнее по сравнению с традиционными методами. Эффективность дополнительно возрастает, если оптимизировать расположение растений и применять современные статистические модели, способные выявлять и корректировать скрытые пространственные закономерности на поле.
Авторы работы подчёркивают, что их выводы основаны на компьютерном моделировании, а не на прямом полевом эксперименте. Тем не менее, результаты указывают на смену парадигмы в селекции. По мере развития геномных технологий становится важнее не просто многократно высаживать одни и те же растения, а грамотно выбирать, какие именно генотипы повторять, где их размещать и как анализировать полученные данные.