Efficiency of breeding strategy where grandparents — but not parents — contribute equally to the breeding population

Abstract

Abstract• The objective was to optimise the strategy for maintaining the genetic balance in long-term breeding where the grandparents contribute equally to the breeding population, but the parents do not.• The annual genetic progress under a budget constraint was compared for a number of scenarios. The factors considered were: genetic parameters, recruitment population size, mating number per grandparent, cost of plants and parents, selection age and time components. Phenotypic selection forward was assumed. Using more parents than grandparents affects the testing population only, thus, gene diversity loss and breeding population size remain constant.• Using larger number of parents than grandparents was a superior strategy at all scenarios tested. The strategy with 6 parents per grandparent and 1% of the tested plants selected on their phenotype at age 15 for further mating is recommendable. The strategy to choose 6 parents per grandparent was robust over a heritability range 0.05 to 0.2. At a higher heritability, the optimum number of parents per grandparent was 2 to 4.• Using larger number of parents than grandparents has the potential to improve annual genetic gain in the magnitude of 50% compared to the strategies currently used for Scots pine in Sweden. Mots-clés :sélection équilibrée / sélection à long terme / diversité génétique / optimisation / Pinus sylvestris Résumé -Efficacité de la stratégie de sélection où les grands-parents -mais pas les parentscontribuent également à l'amélioration de la population.• L'objectif était d'optimiser la stratégie pour le maintien de l'équilibre génétique dans une sélection à long terme où les grands-parents, mais pas les parents, contribuent également à l'amélioration de la population.• Le progrès génétique annuel sous une contrainte budgétaire a été comparé pour un certain nombre de scénarios. Les facteurs considérés sont les suivants : les paramètres génétiques, la taille de la population de recrutement, le nombre de croisements par grand-parent, le coût des plants et des parents, l'âge de sélection et les composantes temporelles. La sélection phénotypique précoce a été prise en charge. Utiliser plus de parents que de grands-parents a seulement un effet sur la population d'essai, donc, la perte de la diversité génétique et la taille de la population améliorée restent constantes.• L'utilisation d'un plus grand nombre de parents que de grands-parents est une stratégie supérieure pour tous les scénarios testés. La stratégie avec 6 parents par grands-parents et par 1 % des plants testés sur leur phénotype à l'âge de 15 ans par croisement supplémentaire est recommandable. La stratégie du choix de 6 parents par grand-parent a été robuste sur une échelle d'héritabilité de 0,05 à 0,2. Lors d'une héritabilité plus élevée, le nombre optimal de parents par grand-parent était de 2 à 4.• L'utilisation d'un plus grand nombre de parents que de grands-parents a le potentiel d'améliorer le gain génétique annuel de l'ordre de 50 % par rapport aux stratégies utilisées actuellement pou...

Impact of fertility variation on genetic diversity and phenotypic traits in second generation seed production areas and clonal seed orchards of Eucalyptus camaldulensis

“…Thinning to remove inferior trees has further reduced the genetic base which has been further narrowed down, as only 26 % trees contributed to the gene pool. Danusevicius and Lindgren (2010) recommended restriction in number of parent trees per grandparent in an orchard for sustaining diversity and gain based on heritability of the trait.…”

“…Mating system may vary in different populations which can have a significant impact on allelic frequency and performance of the crop (Rao and Hodgkin, 2002). For maintaining genetic diversity in an orchard it is necessary to optimize (Danusevicius and Lindgren, 2010) the number of genetically unique individuals that contribute to gene pool. The number of individuals required to maximise gain for a given diversity can be optimised (Funda et al, 2009) if the relationship between these factors is known.…”