欧洲小麦和玉米国家品种评价系统的评估与优化：基于多国历史试验数据的网络精度与遗传增益量化分析

为解决欧洲小麦和玉米产量可持续增长的瓶颈问题，研究人员利用长期（2003–2018）欧洲种植与使用价值（VCU）数据集，采用混合模型分析了7个国家的多环境试验数据。研究量化了基因型（G）和基因型与环境互作（GEI）变异，评估了籽粒产量测试精度和年度遗传进展，并探讨了优化测试网络以加速育种及培育适应性更强品种的路径。

在全球谷物需求不断上升而欧盟谷物种植面积却呈下降趋势的大背景下，如何通过提升作物生产力来保障粮食安全成为紧迫议题。作物生产的提升很大程度上依赖于新品种的选育与推广，而新品种能否上市，则取决于其是否能在欧洲各国的“种植与使用价值（Value for Cultivation and Use, VCU）”测试网络中证明其优越性。这些国家级的VCU测试系统构成了新品种进入欧洲市场的关键门槛。然而，不同国家的测试系统效率如何？它们能否有效地甄别出真正优良的品种？整个欧洲层面的遗传改良速度又是怎样的？由于缺乏对当前VCU系统效率的泛欧定量评估，我们很难系统地回答这些问题，从而也难以制定统一的优化策略以加速育种进程。为此，一个由欧洲多国研究人员组成的团队，在欧盟资助的INVITE项目支持下，首次对欧洲七个国家的小麦和玉米VCU测试网络进行了全面分析，旨在评估其精度、量化遗传增益，并为未来的优化提供科学依据。这项研究已发表在《Field Crops Research》期刊上。

为了回答上述问题，研究人员运用了基于调整后基因型均值的混合模型分析方法。他们收集了来自奥地利、比利时、捷克、法国、德国、匈牙利和瑞士的长期历史VCU试验数据（小麦：2003–2018年；玉米：2001–2020年），分析了籽粒产量这一关键性状。模型将基因型（G）、环境（地点L和年份Y）及其交互效应（GL、GY）作为随机效应，并考虑了固定遗传趋势和非遗传趋势。研究评估了当前和替代性测试系统的精度，计算了最小显著差异（LSD）及其占产量95%分位数的百分比（LSD_%）。此外，还探索了通过联合不同国家网络数据、利用基因型相关性来提高比较精度的潜力。对于遗传趋势，通过将品种主效应对其首次测试年份进行回归来估算。最后，将观测到的遗传增益与基于单次试验精度估算的理论最大潜力增益进行了比较。

3. 研究结果

3.1. 籽粒产量的基因型和基因型与环境互作变异

基因型主效应与GEI共同解释了小麦和玉米总表型变异的10–29%和8–29%。在所有网络中，基因型与年份-地点互作（GLY'）是最大的基因型变异组成部分，表明试验特异性效应主导了GEI。小麦和玉米的基因型变异系数（CV_G）平均值分别为4%和3.6%，而GEI的变异范围更广，约占平均产量的±0.2–13.2%。

3.2. 当前VCU网络的精度

基于当前测试周期（2-3年）和典型年测试地点数计算的LSD_%显示，各网络能够有效区分产量差异≥3%的顶级品种。精度差异主要由基因型与年份互作（GY）方差驱动，而基因型与地点互作（GL）和GLY'效应因通过地点和重复得到缓冲，影响较小。

3.3. 精度作为VCU网络地点和年份数量的函数

模拟分析表明，当测试地点数量增加到约5-10个时，精度迅速提升，随后收益递减。大多数网络当前使用的地点数量已接近最优“拐点”。将测试周期从2年延长至3年，可将精度提高约0.6至1.4个百分点。

3.4. 籽粒产量的遗传趋势

所有VCU网络（奥地利东部小麦网络除外）均检测到显著的正向遗传趋势。小麦的年遗传增益范围为0.45–1.81%（平均0.84% yr^-1），玉米为0.90–1.39%（平均1.10% yr^-1）。趋势在各国内部呈线性。对于法国玉米，不同熟期组的遗传增益存在差异，晚熟组的增益高于早熟组。

3.5. 联合国家VCU网络以提高精度

当利用德国-捷克（小麦）和德国-法国（玉米）网络之间的基因型相关性时，对比测试精度得到显著提升。当两个品种均未在目标网络中进行测试时，精度提升幅度最大（相对改进高达46%）。这表明，跨网络数据共享可以有效地对未在同一国家进行联合测试的品种进行比较，从而提高整体评价效率。

4. 结论与讨论

本研究首次对整个欧洲范围内两个主要作物的当前VCU测试效率进行了定量评估。结果表明，考虑到国家评估周期（2-3年），欧洲的VCU测试网络在给定地点数量方面已经得到了较好的优化。各网络普遍实现了积极的遗传增益，但小麦中观察到的趋势远低于GEI规模所暗示的最大潜在增益，表明在充分利用环境异质性进行选择方面仍有提升空间。研究发现，测试精度使得能够有效比较相差2.7–10.5（小麦）和3.3–6.4（玉米）个释放年份的品种，这与典型的育种周转率（约10年）相一致。一个关键发现是，GEI的强度与玉米产量遗传趋势呈正相关，而在小麦中则未发现此关联，这可能反映了两种作物育种策略的差异（纯系育种 vs. 杂交种选育）以及小麦育种中可能存在的多性状权衡。

这项研究的重要意义在于，它为优化欧洲范围内的品种评价提供了定量基础。研究提出的针对性改进建议——例如加强国家VCU网络之间的联系以通过数据共享提高精度，以及整合环境和遗传信息以将VCU网络转变为预测性测试系统——有望加速育种进展，并促进更具气候韧性的品种开发，从而应对未来全球粮食安全的挑战。