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《中国畜牧杂志》2017,(11)
基因组选择(Genomic Selection,GS)技术是利用覆盖全基因组与性状相连锁的标记信息,通过标记效应的求解和加和,得到个体基因组估计育种值(GEBV),从而达到对畜禽个体进行准确选择的目的。该技术率先在奶牛育种中得到广泛应用。在猪育种中,以杜洛克猪为代表,基因组选择技术的应用可以达到早期选择和提高选择准确性的效果,然而对于母系猪(以繁殖性状选择为主),并没有经济有效的利用方案。本文首先对基因组选择应用过程中关键问题进行讨论;其次简要介绍了基因组选择技术在父系猪中的应用情况;最后围绕我国母系猪育种的现状,探讨基因组选择技术在母系猪中如何应用。 相似文献
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全基因组选择是指基于基因组育种值（GEBV）的选择方法,指通过检测覆盖全基因组的分子标记,利用基因组水平的遗传信息对个体进行遗传评估,以期获得更高的育种值估计准确度。由于可显著缩短世代间隔,全基因组选择作为一项育种新技术在奶牛育种中具有广阔的应用前景,目前已经成为各国的研究热点。不同国家的试验结果表明,奶牛育种中基于GEBV的遗传评估可靠性在20%~67%之间,如果代替常规后裔测定体系,可节省92%的育种成本。本文综述了全基因组选择的基本原理及其在各国奶牛育种中的应用现状和所面临的问题。 相似文献
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Mogens S.Lund 《今日畜牧兽医》2012,(8):6
基因组选择近年来成为动物遗传育种领域的一个热点,并有望在将来引起传统育种方式产生重大的变化。猪的基因组选择目前主要是利用基因组信息和猪屠宰、繁殖性状的生产记录对猪进行选择。猪的育种值并不能直接观察得到,而是利用个体本身和亲属信息(后裔、同胞及祖先)估计个体的育种值。所利用的信息越多,育种值估计的准确性越高。基因组选择的基本思想是基因分型个体的DNA信息包括来自其他远缘及无关基因分型个体的信息。 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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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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为探究单步基因组最佳线性无偏预测(SSGBLUP)法应用于生猪育种的选择效果，选取杜洛克、长白、大白种猪共1 996头，利用SNP芯片获得个体基因型数据，结合表型数据和系谱数据，利用HIBLUP软件的SSGBLUP模型和基于系谱的最佳线性无偏预测(PBLUP)模型分别计算估计育种值，参考全国种猪遗传评估中心的标准计算综合选择指数，利用理论准确性和后裔测定成绩评估选择效果。结果表明：通过SSGBLUP法计算达100 kg日龄、达100 kg背膘厚及总产仔数的基因组估计育种值(GEBV)与PBLUP法计算的估计育种值(EBV)的相关系数均大于0.8;达100 kg日龄、达100 kg背膘厚及总产仔数GEBV准确性相对于EBV准确性均有所提高；SSGBLUP法与PBLUP法选留的长白和大白种猪，其后代的生长速度显著优于场内选择法选留种猪的后代。本试验中，SSGBLUP法与PBLUP法均能有效提高选留种猪后代的生长速度且二者分别计算的GEBV和EBV相关性高，但SSGBLUP法选种的准确性更高，后期可利用全基因组选择对场内现有种猪进行选种指导。 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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全基因组关联分析(genome-wide association studies, GWAS)是一种利用大规模群体的DNA样本进行全基因组高密度基因型分型，探究与目标性状相关联的遗传变异的研究方法。GWAS在揭示猪重要经济性状的变异规律和推动基因组选择在猪育种中的实际应用等方面有着重要作用。本综述主要围绕GWAS的基本原理、GWAS的分析方法、GWAS在猪育种方面取得研究进展和其未来展望进行综述，以期为利用GWAS进行猪重要经济性状遗传基础的研究提供参考。 相似文献
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全基因组选择技术在牧场的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
奶牛育种是牧场管理工作中的基础工作,全基因组选择技术为牧场奶牛育种提供了新的育种工具,是目前奶牛选种育种已成熟使用的最前沿技术,该技术主要通过检测覆盖全基因组的分子标记,利用基因组水平的遗传信息对个体进行遗传评估,可以大幅提高育种值估计准确度、缩短世代间隔、降低群体的近交水平,快速提升个体遗传进展和生产水平。本文对全基因组选择技术的发展、遗传进展进行了论述并对牧场检测的头胎母牛305d产奶量、乳脂率、乳蛋白率等表型值与基因组检测的产奶量、乳脂率、乳脂量、乳蛋白率、乳蛋白量5个生产性能单性状育种值进行分析,为基因组选择在牧场的应用提供参考。 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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国际奶牛基因组选择的发展概况 总被引：1，自引：1，他引：0
二十一世纪初,基因组选择(Genomic Selection,GS)技术给传统奶牛育种体系带来新的活力。该方法利用基因芯片技术实现规模化的SNP标记多态检测,基于各国积累的大量后裔测定遗传评估结果,实现单个遗传标记或多个遗传标记构成单倍型的遗传效应估计。基因组选择的方法仅利用新生后备种公牛的基因组检测信息,即可实现动物个体的基因组育种值(GEBV)估计,据研究报道,其可靠性高于传统的系谱选择,最高可达75%左右。基因组选择策略实现乳用种公牛的早期选择,极大缩短了奶牛遗传改良的世代间隔,节约选育成本,提高选育效率,目前已在多个奶业发达国家具体实施并公开发布评定结果。本文对国际奶牛基因组选择的发展概况进行归纳综述。 相似文献
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猪具有独特的生物学特征,在畜牧业生产和医学研究中占有重要地位。全基因组测序即de novo测序和全基因组重测序为解释猪的生物学特性和促进猪的分子育种发挥了重要作用。本文重点阐述全基因组测序在猪基因组学研究中的应用,分析全基因组测序技术及其在猪的全基因组测序工作中的优势和不足,并对未来猪的分子遗传育种研究工作进行展望。 相似文献
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《中国畜牧杂志》2020,(7)
在猪联合育种中,场间关联率(CR)常作为确定不同种猪群体能否开展联合遗传评估的指标,该指标则依赖于表型和系谱记录。随着猪基因组选择技术(Genomic Selection,GS)在现场育种中的应用和逐步推进,利用全基因组分子标记信息实现遗传背景较为接近的多个种猪群体的跨场联合遗传评估,是加快遗传进展的重要途径。然而,作为基因组联合遗传评估的基础,不同群体之间遗传联系的评价方法还是主要围绕对联合遗传评估结果的定性评价上。利用基因组信息来更加直接或定量的评价不同群体之间的遗传联系,对参考群体构建及育种目标的选择均会有积极的指导意义。本文综述了跨群体遗传联系评价的方法,并分别介绍了其在奶牛和猪联合育种中的应用情况,为探索更适合联合遗传评估群体间遗传联系评价的方法提供参考和思路。 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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