Produktion von höherwertigem Saatgut in Buchenbeständen mit Hilfe von Genomanalysen | Production of high value seeds in beech stands by use of genome analysis

German. Die Buche ist die wichtigste heimische Laubbaumart und auch zukünftig ein wichtiges Element in klimastabilen Wäldern. Für den Waldumbau wird in großen Mengen Buchensaatgut benötigt. In Simulationsstudien mit dem Computerprogramm SNPscan verglichen wir den erwarteten genetischen Gewinn und die inzuchteffektive Populationsgröße (Ne) von Nachkommen einer putativen Buchen-Samenplantage mit den Werten von Nachkommen eines Saatgutbestandes. Der Saatgutbestand umfasste hierbei 3000 reproduzierende Bäume. Bei der selektiven Saatguternte wurden nach verschiedenen Kriterien jeweils 30 Mutterbäume für die Saatgutgewinnung ausgewählt und alle 3000 Bäume beteiligten sich als Pollenspender an der Reproduktion. Die Samenplantage umfasse 150 Plusbäume, die in demselben Bestand ausgewählt wurden. Das Zielmerkmal hatte eine Heritabilität von 0,5 und wurde durch 200 variable Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs) kodiert. In verschieden Szenarien verglichen wir die Auswahl der Plusbäume bzw. der Saatgutmutterbäume nach a) dem Phänotyp, b) genomischer Selektion und c) markergestützten Selektion. Je nach Selektionskriterium variierte der genetische Gewinn bei der selektiven Saatguternte zwischen 16,4 % und 24,4 % und bei der Samenplantage zwischen 19,8 % und 32,7 %. Die markergestützte Selektion und die genomische Selektion lieferten höhere genetische Gewinne als die Auswahl nach dem Phänotyp. Für die effektiven Populationsgröße lagen die Werte bei den Nachkommen der Samenplantage mit 52 bis 107 deutlich niedriger als bei der selektiven Ernte im Saatgutbestand (572-1093). In der Diskussion betrachteten wir die Realitätsnähe der Annahmen in den Simulationen und die Relevanz der Ergebnisse für die Praxis.

English. Beech is the most important native broadleaf species in Germany and also a relevant element of future climate adapted forests. For the silvicultural transformation, large amounts of beech seeds are needed. Using the simulation program SNPscan we compared the expected genetic gain and the inbreeding effective population size (Ne) between offspring from a seed orchard and offspring harvested from selected seed trees in a seed stand. The stand was comprised of 3000 reproductive trees, of which 150 were selected as plus trees for the seed orchard and 30 as mother trees (with all 3000 trees functioning as fathers) for selective seed sourcing. The target trait had a heritability of 0.5 and exhibited a moderately polygenic architecture with 200 causal single nucleotide polymorphisms (SNPs). In different scenarios we compared the selection of plus trees and seed trees by using a) the phenotype, b) genomic selection, and c) marker-assisted selection. The genetic gain in the offspring of selected seed trees varied between 16.4 % and 24.4 % depending on the selection criteria. In the offspring of the seed orchard genetic gain ranged from 19.8 % to 32.7 %. Marker-assisted selection and genomic selection led to higher genetic gains compared to the selection of phenotypes. The effective population size for the seed orchard was between 52 and 107 which was only a fraction compared to the values of the selective seed harvest in the seed stand (Ne=572-1093). We discuss the applicability of our simulations and the relevance of the results for the forestry practise.