Modelling interaction from top-cross design data and prediction of F1 hybrid value

French. Dans les programmes de sélection de variétés hybrides, les plans de croisement de type top-cross sont largement utilisés pour estimer l’aptitude à la combinaison de lignées, et donc évaluer leur intérêt en tant que parents d’hybrides. Un modèle multiplicatif est proposé dans cette étude pour intégrer les effets d’interaction entre lignées et testeurs dans la prédiction de la valeur des hybrides pouvant être créés à partir des lignées testées. L’efficacité de cette approche a été étudiée pour un ensemble de 58 lignées de maïs représentant une large variabilité génétique. Ces lignées ont été croisées à 4 testeurs et la productivité des hybrides pour l’ensilage a été évaluée. La valeur des hybrides entre lignées a été prédite à partir de différents modèles, incluant ou non des termes multiplicatifs. L’efficacité des modèles a été évaluée en comparant les valeurs prédites et les valeurs observées pour un ensemble de 88 hybrides entre lignées. Les valeurs prédites et observées étaient corrélées de façon significative pour tous les modèles. Pour un ensemble de testeurs donné, les prédicteurs les plus efficaces faisaient intervenir des termes multiplicatifs. Ce résultat a été confirmé au niveau des meilleurs hybrides à l’aide d’une approche par simulation. Ce type de modèle offre ainsi la possibilité d’améliorer l’efficacité de la prédiction sans nécessiter d’observations supplémentaires, et devrait donc être testé pour différents types de matériel génétique.

English. In breeding for hybrid varieties, top-cross mating designs are widely used to estimate the combining ability of inbred lines as a measure of their potential as parents of commercial hybrids. A multiplicative model is proposed to take into account interaction effects in addition to general combining ability effect (GCA) estimates to predict the values of potential line x line single cross hybrids. The efficiency of this approach was studied on a set of 58 maize inbred lines representing a wide range of germplasm. These lines were crossed to 4 tester lines and hybrids were evaluated for silage yield. The value of line x line hybrid values were predicted according to several models with and without multiplicative terms. The efficiency of the models was estimated by comparing the predicted and the observed values for a sample of 88 line x line reference hybrids. Predicted values were significantly correlated with observed values for every model. For a given set of testers, models which included multiplicative terms were most efficient. A simulation approach confirmed this conclusion for the best hybrids. Thus, this type of model provides a possibility to increase the efficiency of prediction without requiring additional measurements and should be tested for various germplasms.