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全基因组选择模型研究进展及展望 总被引：1，自引：1，他引：0
全基因组选择是一种利用覆盖全基因组的高密度标记进行选择育种的新方法,可通过早期选择缩短世代间隔,提高育种值估计准确性等加快遗传进展,尤其对低遗传力、难测定的复杂性状具有较好的预测效果,真正实现了基因组技术指导育种实践。随着芯片和测序技术日趋成熟,高密度标记芯片检测成本不断降低,全基因组选择模型的不断升级和优化,预测准确性不断提高,全基因组选择已成为动物遗传改良的重要手段和研究热点。目前,全基因组选择已经成为奶牛遗传评估的标准方法,并取得重要进展,在其它物种中的应用正在逐步开展。本文主要对全基因组选择的统计模型发展进行综述,总结全基因组选择在动物遗传育种中的应用现状,讨论当前存在的问题,并对全基因组选择模型的发展方向和应用前景进行展望。 相似文献
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基因组选择是当前畜禽育种领域一项热门的分子育种方法,已经在实际育种中得到应用并取得良好的效果。基因组选择使用数学模型计算出覆盖全基因组范围内的高密度标记的效应值,从而得到个体基因组估计育种值,再进行高效的选种选配工作。该方法可以提高传统育种值估计的准确性,实现畜禽育种早期选择,缩短世代间隔,从而加快遗传进展。同时,随着第二代测序平台和基因芯片技术不断成熟,单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphism,SNP）标记已成为普遍且重要的动植物研究手段,SNP芯片检测成本也不再高昂。文章综述了常见的基因组选择模型及其在家禽育种中的应用,讨论了其面临的挑战,并且展望了其应用前景,为我国地方家禽保护、评价和利用提供参考。 相似文献
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本研究收集了1 267头大白猪的生长性能测定记录和800头大白猪的繁殖记录,并用猪50K固相芯片（Geneseek）及基于靶向捕获测序技术的猪50K液相芯片（液相50K）进行基因型分型,比较2款芯片基因组选择的准确性。采用一步法模型,估计达百公斤体重日龄、百公斤活体背膘厚和总产仔数3个性状的基因组育种值。本研究探究不同参考群体规模对基因组选择的影响,生长性状设置500和1 000 2个参考群体规模,繁殖性状设置400和700 2个参考群体规模。结果表明,液相50K与Geneseek芯片具有很好的兼容性,液相50K在2个生长性状的基因组选择准确性比Geneseek平均高出1.7%,对总产仔数的基因组选择准确性略高于Geneseek,但提升幅度较小。2款芯片的并集使标记数增加到62 039个SNP,基因组选择准确性比单款芯片平均提升2.9%。无论是单款芯片还是2款芯片并集,随着参考群体规模扩大,基因组选择准确性明显上升。本研究表明液相芯片技术能够用于基因组选择且有优势,研究结果可为我国猪分子育种提供参考。 相似文献
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基于不同密度SNP芯片在杜洛克公猪中的全基因组选择效果分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国畜牧杂志》2019,(12)
基因组选择(GS)是近些年发展起来的一项新型育种技术,目前已在动植物育种实践中应用。本研究通过在1 068头杜洛克公猪群体中使用不同密度的SNP芯片进行全基因组选择效果比较分析。结果发现:使用基因型填充后芯片以及高密度SNP芯片所获得的估计基因组育种值(GEBV)之间可以达到99%的相关,并发现个体间亲缘关系的远近对同群体内基因型填充结果的准确率影响不大。由此可见,与目标性状紧密相关的低密度SNP芯片可用于实际育种工作,在降低使用成本的同时并不影响全基因组选择效果,为实质性进行猪分子育种提供了一条可行途径。 相似文献
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联合育种是我国生猪遗传改良计划的重要工作，联合育种能够扩大群体规模，增加群体内遗传变异，提高育种值估计的准确性，且相较于传统育种方法对低遗传力的繁殖性状有着更明显的效果。本研究收集了河北大好河山养殖有限公司、河北裕丰京安养殖有限公司、石家庄清凉山养殖有限公司（以下分别简称大好河山、京安和清凉山）3家育种场共6 790条大白猪的繁殖性状，构建了基因组选择合并参考群体，通过基因型填充将纽勤50K(Geneseek)芯片基因型填充到液相50K，采用一步法进行基因组联合遗传评估。结果表明：清凉山与裕丰京安两场遗传背景相近，大好河山场与其他两场存在较远的联系；基于系谱信息预测大好河山个体的总产仔数育种值准确性为0.170，基因组预测准确性则为0.324；通过联合基因组遗传评估，总产仔数基因组预测的准确性进一步提升至0.347，比基于单场系谱信息提高了104%。本研究表明通过基因型填充统一各场SNP芯片类型，构建河北省大白猪繁殖性状基因组选择参考群，从而进行联合基因组选择是可行的，尤其对提高常规育种进展缓慢的繁殖性状意义重大。 相似文献
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为了满足人们对畜产品需求的快速增长，必须在加快畜禽产业发展的同时把对环境的影响降到最低，提高畜禽遗传特性有望促进这一问题的解决。进入21世纪以来，以基因组选择为核心的分子育种技术迎来了发展机遇，利用该技术可实现早期准确选择，从而大幅度缩短世代间隔，加快群体遗传进展，并显著降低育种成本。虽然在某些畜种中（如奶牛），基因组选择取得了成功，群体也获得较大遗传进展，但仍无法满足快速增长的需求。因此，亟需寻找能够进一步加快遗传进展的方法。研究表明，在SNP标记数据中加入目标性状的已知功能基因信息，可以提高基因组育种值预测的准确性，进而加快遗传进展。而挖掘更多基因组信息的同时，开发更优化的分析方法可以更有助于目标的实现。文章总结了主要畜禽物种的可用基因组数据，包括牛、绵羊、山羊、猪和鸡以及这些数据是如何有助于鉴定影响重要性状的遗传标记和基因，从而进一步提高基因组选择的准确性。 相似文献
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全基因组测序在畜禽中应用的研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
在基因组研究方面,目前全基因组测序已由第一代测序技术发展到第三代测序技术,全基因组测序与传统方法相比具有更加全面、精准、高效等优势。随着测序技术的发展和费用的降低,全基因组测序（whole genome sequencing,WGS）技术逐渐成为基因组研究应用最广泛的技术。全基因组测序已经在畜禽起源进化、重要经济性状基因挖掘、分子育种等方面取得了诸多成果。通过全基因组重测序,能够发现拷贝数变异（copy number variation,CNV）及单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）变异,丰富现有的CNV和SNP数据库,为抗病、生长、食欲、代谢调节、表型、环境适应机制及重要经济性状基因的分析提供重要数据。作者针对全基因组测序技术在主要畜禽上的研究进展,综述了全基因组测序在畜禽的品种遗传多样性、群体演变机制、功能基因挖掘等研究中的应用,并探讨了全基因组测序存在的问题,旨在为畜禽种质资源保护和分子育种实践提供参考。 相似文献
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为探究一步法基因组最佳线性无偏预测(SSGBLUP)法应用于内蒙古绒山羊育种的选择效果,本研究基于课题组前期积累的健康状况良好的内蒙古绒山羊(阿尔巴斯型)2 256只个体的70 K SNP芯片测序数据,收集整理1至8岁个体的绒毛性状(绒长、绒细和产绒量)生产性能数据和系谱记录,通过设定SSGBLUP法中H逆矩阵的不同矩阵参数(ω,τ)进行基因组育种值估计,并利用五倍交叉验证法评价基因组育种值估计的准确性。结果表明：随着ω的不断增加,SSGBLUP法用于内蒙古绒山羊绒毛性状的基因组育种值估计准确性越高。结合ABLUP和GBLUP的遗传参数估计结果可知,当τ为0.3、ω为0.9时,内蒙古绒山羊绒毛性状的基因组选择准确性较好。其中,绒长的准确性为0.702 8,绒细准确性为0.668 2,产绒量准确性为0.713 1。对SSGBLUP方法的H矩阵选择合适的尺度参数可提高内蒙古绒山羊绒毛性状基因组育种值估计的准确性,加快种群的遗传改良,缩短世代间隔。 相似文献
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我国是世界水禽大国,肉鸭养殖量占据全球养殖量的75%,鹅养殖量占据全球养殖量的80%以上。水禽(家鸭、鹅、番鸭)与鸡属于不同物种,生理、行为、繁殖等特点与其他畜禽差异较大,导致在其他畜禽育种成功应用的一些繁育技术和经验并不能移植到水禽上应用。本文将从水禽育种技术、主要性状的遗传基础研究以及自主化品种培育进行探讨,为我国水禽育种提供一个参考。 相似文献
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畜禽的选种选育在生产中至关重要,育种值估计是选种选育的核心。基因组选择（genomic selection,GS）是利用全基因组范围内的高密度标记估计个体基因组育种值的一种新型分子育种方法,目前已在牛、猪、鸡等畜禽育种中得到应用并取得了良好的效果。该方法可实现畜禽育种早期选择,降低测定费用,缩短世代间隔,提高育种值估计准确性,加快遗传进展。基因组选择主要是通过参考群体中每个个体的表型性状信息和单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）基因型估计出每个SNP的效应值,然后测定候选群体中每个个体的SNP基因型,计算候选个体的基因组育种值,根据基因组育种值的高低对候选群体进行合理的选择。随着基因分型技术快速发展和检测成本不断降低,以及基因组选择方法不断优化,基因组选择已成为畜禽选种选育的重要手段。作者对一些常用的基因组选择方法进行了综述,比较了不同方法之间的差异,分析了基因组选择存在的问题与挑战,并展望了其在畜禽育种中的应用前景。 相似文献
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为挖掘影响地方鸡肉色性状的有效SNP位点及功能基因，给儋州鸡育种工作提供有效的数据基础和理论支撑，利用10×深度全基因组重测序技术对200只儋州鸡个体的肉色性状数据进行全基因组关联分析。结果显示，与肉色性状相关的全基因组和潜在显著水平的SNP位点分别为6个和13个，分别位于儋州鸡1、2、4、5号和Z染色体。通过KEGG通路分析和GO注释，预测ACAA2、ACSS3基因可作为儋州鸡肉色性状的重要候选基因。这些结果将为儋州鸡的育种提供候选分子标记，为地方鸡标记辅助选择提供新的思路。 相似文献
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旨在比较简化基因组测序技术和基因芯片技术实施基因组选择的基因组估计育种值（GEBV）准确性。本研究在AH肉鸡资源群体F2代中随机选取395个个体（其中公鸡212只,母鸡183只,来自8个半同胞家系）,同时采用10×SLAF测序技术和Illumina Chicken 60K SNP芯片进行基因标记分型。采用基因组最佳无偏估计法（GBLUP）和BayesCπ对6周体重、12周体重、日均增重、日均采食量、饲料转化率和剩余采食量等6个性状进行GEBV准确性比较研究,并采用5折交叉验证法验证。结果表明,采用同一基因标记分型平台,两种育种值估计方法所得GEBV准确性差异不显著（P>0.05）;不同的性状对基因标记分型平台的选择存在差异,对于6周体重,使用基因芯片可获得更高的GEBV准确性（P<0.05）,对于剩余采食量,则使用简化基因组测序可获得更高的GEBV准确性（P<0.05）。综合6个性状GEBV均值比较,两个基因标记分型平台之间差异不到0.01,高通量测序技术和基因芯片技术都可以用于黄羽肉鸡基因组选择。 相似文献
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高密度SNP芯片及其对肉牛育种影响的研究进展 总被引：1，自引：1，他引：0
近年来先进的测序和基因分型技术促进了肉牛育种方法的革新。从过去低通量、耗时的限制性片段多态标记(RFLP)到如今高通量、高密度的单核苷酸多态性(SNP)标记,基因检测效率大幅提高。随着肉牛基因组序列图谱及SNP图谱的完成,基于高密度SNP标记的牛全基因组选择成了牛育种的新热点。作者立足高密度SNP芯片对肉牛育种的影响,综述高密度SNP芯片及和下一代测定技术及肉牛全基因组选择的研究进展,阐明高密度SNP芯片对多品种全基因组选择的模型的建立及准确的预测基因组育种值极其重要。 相似文献
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基因组选择在我国种猪育种中应用的探讨 总被引：5，自引：0，他引：5
种猪育种对我国养猪业起着极其重要的作用。基因组选择在我国猪育种生产中的应用水平尚不及欧美发达国家的种猪企业。完整的性能记录、高效的数据系统和资金投入的缺乏是制约基因组选择在我国猪育种生产中应用的重要因素。基因组选择能够增加不同性状遗传评估的育种值准确性,尤其是增加低遗传力性状的准确性。基因组选择在杂交优势、选配和多品种评估方面均具有应用优势。我国种猪企业需要进一步完善表型和性能数据的收集,制定长期的育种规划。通过区域性的联合评估和基因组选择技术的应用,加速群体的遗传进展,加速提升我国商品猪的生产性能。 相似文献
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种公牛的选育是肉牛育种工作的核心。传统选育肉用种公牛需要经过后裔测定进行选择,其优点是准确性高,但存在周期长、屠宰和肉质性状难以收集、成本高等问题,致其选择效率低。自2001年全基因组选择概念提出后,该技术迅速成为动植物育种领域研究的热点。利用全基因组选择进行肉用种公牛的选育,进行早期选择从而大幅度缩短世代间隔,可以提高繁殖性状等低遗传力性状的选择准确性,加快遗传进展,并大大降低育种成本。2014年,美国安格斯协会开始应用全基因组选择技术,其他欧美发达国家也陆续使用,肉牛育种进入基因组时代。中国自2017年开始使用全基因组选择技术选择青年肉用种公牛,并于2020年在全国范围内使用该技术进行基因组遗传评估。本文综述了国内外肉牛遗传评估现状,以期为我国肉牛育种工作提供参考和借鉴。 相似文献