Considering the practicality of applying genomic selection (GS) in the line development stage of a hard red winter (HRW) wheat (Triticum aestivum L.) variety development program (VDP), the effectiveness of GS was evaluated by prediction accuracy and by the response to selection across field seasons that demonstrated challenges for crop improvement under significant climate variability. Important breeding targets for wheat improvement in the southern Great Plains of the United States, including grain yield, kernel weight, wheat protein content, and sodium dodecyl sulfate (SDS) sedimentation volume as a rapid test for predicting bread‐making quality, were used to estimate the effectiveness of GS across harvest years from 2014 (drought) to 2016 (normal). In general, nonparametric algorithms reproducing kernel Hilbert space (RKHS) and random forest (RF) produced higher accuracies in both same‐year cross‐validations (CVs) and cross‐year predictions for the purpose of line selection. Further, the stability of GS performance was greatest for SDS sedimentation volume but least for wheat protein content. To ensure long‐term genetic gain, our study on selection response suggested that across this sample of environmental variability, and though there are cases where phenotypic selection (PS) might be still preferred, training conducted under drought or in suboptimal conditions could provide an encouraging prediction outcome when selection decisions were made in normal conditions. However, it is not advisable to use training information collected from a normal season to predict trait performance under drought conditions. Finally, the superiority of response to selection was most evident if the training population (TP) can be optimized.

中文翻译：

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通过选择响应进行基因组选择对冬小麦品种改良的有效性

考虑在硬红冬小麦（HRW）的品系发育阶段应用基因组选择（GS）的实用性（Triticum aestivumL.）品种开发计划（VDP），通过预测准确性和田间季节对选择的响应来评估GS的有效性，这些响应证明了在明显的气候变化下作物改良的挑战。美国南部大平原小麦改良的重要育种目标，包括谷物产量，籽粒重量，小麦蛋白质含量和十二烷基硫酸钠（SDS）沉降量，可作为预测面包制作质量的快速测试，用于估计GS在2014年（干旱）至2016年（正常）的整个收获年的有效性。通常，出于行选择的目的，非参数算法可复制内核希尔伯特空间（RKHS）和随机森林（RF）在同年交叉验证（CV）和跨年预测中产生更高的准确性。进一步，GS性能的稳定性对于SDS沉降量最大，而对于小麦蛋白质含量则最小。为了确保长期的遗传增益，我们对选择反应的研究表明，在这种环境变异性样本中，尽管在某些情况下表型选择（PS）可能仍是首选，但在干旱或条件欠佳的条件下进行的培训可能会提供鼓励在正常条件下做出选择决定时的预测结果。但是，不建议使用从正常季节收集的训练信息来预测干旱条件下的性状表现。最后，如果可以优化培训人口（TP），则对选择反应的优势最为明显。为了确保长期的遗传增益，我们对选择反应的研究表明，在这种环境变异性样本中，尽管在某些情况下表型选择（PS）可能仍然是首选，但在干旱或条件欠佳的条件下进行的培训可能会提供鼓励在正常条件下做出选择决定时的预测结果。但是，不建议使用从正常季节收集的训练信息来预测干旱条件下的性状表现。最后，如果可以优化培训人口（TP），则对选择反应的优势最为明显。为了确保长期的遗传增益，我们对选择反应的研究表明，在这种环境变异性样本中，尽管在某些情况下表型选择（PS）可能仍是首选，但在干旱或条件欠佳的条件下进行的培训可能会提供鼓励在正常条件下做出选择决定时的预测结果。但是，不建议使用从正常季节收集的训练信息来预测干旱条件下的性状表现。最后，如果可以优化培训人口（TP），则对选择反应的优势最为明显。在正常条件下做出选择决定时，在干旱或次优条件下进行的训练可以提供令人鼓舞的预测结果。但是，不建议使用从正常季节收集的训练信息来预测干旱条件下的性状表现。最后，如果可以优化培训人口（TP），则对选择反应的优势最为明显。在正常条件下做出选择决定时，在干旱或次优条件下进行的训练可以提供令人鼓舞的预测结果。但是，不建议使用从正常季节收集的训练信息来预测干旱条件下的性状表现。最后，如果可以优化培训人口（TP），则对选择反应的优势最为明显。