Laugel, Henri and Link, Wolfgang (2026) Direkt zu Resistenz, Qualität und Ertrag mit Ackerbohnen-Linien. [Straight to resistance, quality and yield with faba bean lines.] Georg-August-Universität Göttingen, D-Göttingen .
Preview |
PDF
- German/Deutsch
(Abschlussbericht)
2MB |
Summary
Ziel des Projekts war, einen neuen, verbesserten Züchtungsansatz für die Ackerbohne (Vicia faba L.) zu entwickeln. Es konzentrierte sich auf zwei methodische Lücken:
1) Direkter Zugang zu Inzuchtlinien der Ackerbohne (Ersatz für fehlende Doppel-haploid-Technologie)
2) Genomische Vorhersage (Genomic Prediction, GP).
Die Erzeugung von Inzuchtlinien in der Züchtung von Ackerbohnen ist entscheidend, aber wegen der partiellen Allogamie der Pflanze ein langwieriger und arbeitsintensiver Prozess. In genetisch diversen und offen bestäubten Ackerbohnenpopulation führt ihr Fortpflanzungssystem dazu, dass ein Anteil der Individuen ingezüchtet ist. Es wurde ein kosteneffizienter Ansatz entwickelt, um hoch ingezüchtete Individuen aus Populationen mit wenigen KASP-Markern zu identifizieren. Der genaueste Schätzer für den Inzuchtkoeffizienten F bei 10 bis 100 Markern war der sogenannte FL-Schätzer. In der „Göttinger Winterbohnenpopulation“ wurden 8,4 % der Individuen (61 von 728) als stark ingezüchtet eingestuft (F ≥ 0,83). Die Leistungsfähigkeit der Klassifizierung wurde mit simulierten und empirischen Daten bewertet. Mit 50 Markern und einem Schwellenwert von F ≥ 0,9 wurden 42 Individuen in der Population identifiziert, darunter 36 tatsächlich hoch ingezüchtet (von 61) und sechs unzureichend ingezüchtet (falsch-Positive). Vorfilterung mit einer geringen Anzahl von Markern reduzierte die Genotypisierungskosten um bis zu 46 %. Aktuelle Studien bewerten die GP vorwiegend durch Kreuzvalidierung, was mglw. nur teilweise relevant ist, da Selektion, Drift und Rekombination im Material außer Acht bleiben. Für eine realistischere Bewertung wurden 2 Genotypensätze verwendet (beide aus der „Göttinger Winterbohnenpopulation“). Der A-Satz wurde aus der 9. Erhaltungsgeneration der Population gebildet, der AD-Satz aus der 32. Verwandtschaftsanalyse sollte Divergenz zeigen, die sich über diese 23 Generationen ansammeln konnte.
Für den A-Satz lagen historische Feldversuchsdaten vor. Mit dem AD-Satz wurden Feldversuche an mehreren Standorten durchgeführt. Unter Verwendung eines genomischen Best-Unbiased-Prediction-Modells erfolgten Kreuzvalidierungen innerhalb (generationsintern) beider Sätze; generationsübergreifende Vorhersagen sagten den einen Satz anhand (des GP Modells aus Phänotyp- und Genotyp-Daten) des anderen Satzes vorher. Die Kreuzvalidierungen ergaben relativ hohe Vorhersagefähigkeiten. Die genotypischen Daten deckten erhebliche populationsgenetische Unterschiede zwischen beiden Sätzen auf, was wohl zu den relativ geringen Vorhersagefähigkeiten bei den generationsübergreifenden Vorhersagen beitrug. Dieses Ergebnis war zwar enttäuschend, ist jedoch realistisch bei der Bewertung der GP in der Ackerbohnenzüchtung. Ein höheres Potenzial der GP bei Ackerbohnen entstünde, wenn Vorhersage und Selektion an (DNA von) Ackerbohnen-Samen (vor Aussaat) durchgeführt würden. Die zerstörungsfreie DNA-Extraktion aus Samen ist neu (Probenahme aus Blättern ist Standard). Ziel war es, dieses sog. Chippen von Samen zu optimieren. Es wurden verschiedene Chipping-Verfahren an trockenen Samen als auch an durch Einquellen in Wasser weichen Samen getestet. Als effizienteste Technik erwies sich das Anbohren trockener Samen. Diese Proben konnten mittels KASP-Analysen erfolgreich genotypisiert werden. Anbohren beeinträchtigte die Keimfähigkeit nicht. Es sind weitere Entwicklungen erforderlich, um das Chippen im Hochdurchsatz zu ermöglichen. Die Identifizierung von Inzuchtlinien aus Populationen bietet eine schnellere, kostengünstigere und weniger arbeitsintensive Alternative zur herkömmlichen Entwicklung von Inzuchtlinien. Die Integration von GP ermöglicht eine rekurrente genomische Selektion in der Zuchtpopulation, aus der dann die Inzucht-Individuen kommen. Saatgut-Chipping beschleunigt den Züchtungsprozess und erweitert das Potenzial der Genomischen Vorhersage und Selektion.
Summary translation
The objective of the “Abo-Direkt” project was to develop a new, improved breeding approach for the faba bean (Vicia faba L.). It focused on two methodological gaps:
1) Direct access to faba bean inbred lines (as a substitute for the lack of double-haploid technology)
2) Genomic prediction (GP).
The production of inbred lines in faba bean breeding is crucial, but due to the plant’s partial allogamy, it is a lengthy and labour-intensive process. In genetically diverse and open-pollinated faba bean populations, their reproductive system results in a proportion of individuals being inbred. We have developed a cost-effective approach to identify highly inbred individuals from populations using a small number of KASP markers. The most accurate estimator for the inbreeding coefficient F with 10 to 100 markers was the so-called FL estimator. In the “Göttingen winter faba bean population,” 8.4% of the individuals (61 out of 728) were classified as highly inbred (F ≥ 0.83). We evaluated the performance of the classification using both simulated and empirical data. Using 50 markers and a threshold of F ≥ 0.9, we identified 42 individuals in our population, including 36 that were actually highly inbred (out of 61) and six that were insufficiently inbred (false positives). Prefiltering with a small number of markers reduced genotyping costs by up to 46%. Current studies evaluate GP primarily through cross-validation, which may be only partially relevant, as selection, drift, and recombination in the material are not taken into account. For a more realistic evaluation, we used two genotype sets (both from the “Göttingen winter bean population”). The A set was derived from the 9th generation of maintaining the population, and the AD set from the 32nd. Analyses of genetic relationship should reveal divergence that could have accumulated over these 23 generations. Historical field trial data were available for the A set. Field trials were conducted at multiple sites with the AD set. Using a genomic best-unbiased-prediction model, we performed cross-validations within (intra-generation) both sets; cross-generation predictions predicted one set based on the other set (using the GP model derived from its phenotype and genotype data). The cross-validations yielded relatively high predictive abilities. The genotypic data revealed significant population genetic diffe-rences between the two sets, which likely contributed to the relatively low predictive ability in the cross-generation predictions. Although this result was disappointing, it is realistic when evaluating GP in faba bean breeding. Greater potential for GP in faba beans would arise if prediction and selection were performed on (DNA from) faba bean seeds (prior to sowing). Non-destructive DNA extraction from seeds is a new approach (sampling from leaves is standard). Our goal was to optimize this so-called chipping of seeds. Several chipping approaches were tested on dry seeds as well as on seeds softened by soaking in water. Drilling into dry seeds proved to be the most efficient technique. These samples were successfully genotyped using KASP analyses. Drilling did not impair germination. Further developments are needed to enable high-throughput chipping. The identification of inbred lines from populations offers a faster, more cost-effective, and less labour-intensive alternative to the conventional development of inbred lines. The integration of GP enables recurrent genomic selection in the breeding population from which the inbred individuals are derived. Seed chipping accelerates the breeding process and expands the potential of genomic prediction and selection.
| EPrint Type: | Report |
|---|---|
| Keywords: | EPS, FKZ 20EPS003, Klimaschutz, climate protection, Resistenz, resistance, Pflanzengenetische Ressourcen, plant genetic resources , Bohne, bean, Eiweißpflanzen, protein plants, Nachhaltigkeit, sustainability |
| Agrovoc keywords: | Language Value URI German - Deutsch UNSPECIFIED UNSPECIFIED |
| Subjects: | Crop husbandry |
| Research affiliation: | Germany > Federal Agency for Agriculture and Food - BLE Germany > Federal Agency for Agriculture and Food - BLE - Protein Strategy Germany > University of Göttingen |
| Deposited By: | Geschäftsstelle Bundesprogramm Ökologischer Landbau, Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) |
| ID Code: | 57982 |
| Deposited On: | 12 Aug 2026 05:45 |
| Last Modified: | 12 Aug 2026 05:45 |
| Document Language: | German/Deutsch |
| Status: | Unpublished |
| Refereed: | Submitted for peer-review but not yet accepted |
Repository Staff Only: item control page
Download Statistics
Download Statistics
