育种与全基因组选择
肉鸡全基因组选择育种技术体系建立与应用
肉鸡全基因组选择育种技术体系建立与应用以肉鸡全基因组选择育种技术体系建立与应用为题，本文将探讨肉鸡全基因组选择育种技术的建立与应用。
一、肉鸡全基因组选择育种技术的背景和意义肉鸡是我国畜禽养殖业的重要组成部分，为了满足不断增长的市场需求，提高肉鸡的生产效益和品质成为了养殖业发展的关键。
而肉鸡的育种技术则是提高肉鸡产量和品质的关键手段之一。
肉鸡全基因组选择育种技术则是在基因组水平上对肉鸡进行选择繁殖，以提高其生产性能和适应力。
二、肉鸡全基因组选择育种技术的建立与流程肉鸡全基因组选择育种技术的建立主要包括两个方面的工作，即全基因组SNP分析和基于SNP的选择育种。
1. 全基因组SNP分析全基因组SNP分析是指对肉鸡的全部基因组进行SNP位点的检测和分析。
通过这一步骤，可以获取肉鸡的全基因组SNP信息，为后续的选择育种提供基础数据。
2. 基于SNP的选择育种基于SNP的选择育种是通过分析全基因组SNP位点，筛选出与肉鸡产量和品质相关的遗传标记，然后根据这些标记对肉鸡进行选择繁殖。
通过这种方式，可以有效地提高肉鸡的生产性能和适应力。
三、肉鸡全基因组选择育种技术的应用效果肉鸡全基因组选择育种技术的应用已经取得了一系列的成果。
通过对肉鸡全基因组SNP分析和基于SNP的选择育种，可以有效地提高肉鸡的生长速度、肉质品质、抗病能力等生产性能。
此外，肉鸡全基因组选择育种技术还可以帮助肉鸡克服环境适应性差、易患疾病等问题，提高肉鸡的生存率和生产效益。
四、肉鸡全基因组选择育种技术的前景和挑战肉鸡全基因组选择育种技术具有广阔的应用前景。
它可以为肉鸡养殖业提供高产、优质的种鸡，推动肉鸡产业的发展。
然而，肉鸡全基因组选择育种技术的应用还面临一些挑战，如技术的高昂成本、育种过程中的复杂性等。
因此，未来需要进一步研究和改进肉鸡全基因组选择育种技术，以提高其应用的效率和可行性。
肉鸡全基因组选择育种技术是一种有效提高肉鸡生产性能和适应力的重要手段。
基因组选择育种遗传评估模型
基因组选择育种遗传评估模型
基因组选择育种遗传评估模型是一种基于全基因组信息进行选择育种的模型，通过对个体的基因组信息进行精确测量和分析，预测其表型表现和育种价值。
该模型主要分为三个步骤：
1. 基因型数据准备：对个体的基因组进行测序或基因分型，获取个体的基因型数据。
2. 关联分析：通过关联分析方法，将基因型数据与表型数据进行关联，找出与表型性状相关的基因位点。
3. 预测育种值：利用与表型性状相关联的基因位点信息，构建预测模型，对个体的育种值进行预测。
基因组选择育种遗传评估模型具有以下优点：
1. 高精度：通过对全基因组信息的分析，可以更准确地预测个体的表型表现和育种价值。
2. 高效率：相较于传统的育种方法，基因组选择育种遗传评估模型可以大大缩短育种周期和成本。
3. 广泛应用：该模型适用于各种农作物和动物，具有广泛的应用前景。
总的来说，基因组选择育种遗传评估模型是一种基于全基因组信息进行精确育种的模型，具有高精度、高效率和广泛应用等优点。
未来随着基因组学技术的发展，该模型将得到更广泛的应用和推广。
育种与全基因组选择-19页PPT资料
利用表型数据和分子数据的组合，减少田间试验 数量，提高育种效率
利用MAS的潜在优势
Meuwissen & Goddard, 2019 (GSE)
三种不同类型的分子标记
直接的标记 功能性 的变异- 已知的基因
LD 标记
分子标记与数量性状位点的关联 存在于整个群体当中
LE 标记 分子标记与数量性状位点的关联 不存在于整个群体当中，而只存 在于家系当中
分子标记贡献ˆk 量的估计值
利用分子标记 贡献量的估计 值估计其他基 因型的表现型
GE BV ˆkgik
The infinitesimal model (Fischer 1918) vs. The finite loci model
统计方法
Ridge Regression
ˆX 'XI 1X 'y
+50
550
500
GQ GQ Aq Aq Aq
目标：
找到主要基因或者 和主要基因联系紧 密的分子标记
用分子标记辅助选 择育种 MAS
Marker-Assisted Selection
分子辅助选择策略
数量遗传性状黑箱
基因
数量遗传性状灰箱
重要基因 分子标记 数量位点QTL
表现型数据 分子数据
分子辅助选择
杂交1
杂交2
杂交3
杂交4
MAS应用受限制的原因
分子标记的数量过少 分子标记只能解释非常少的遗传方差分量 基因分型的成本过高 分子标记/数量性状位点（QTL）的贡献量估计值
不稳定
贡献量大的位点倾向于被高估 分子标记贡献量之在家系和控制试验中有意义 分子标记/QTL的贡献量与遗传背景 和（或者） 环境的
全基因组选择育种值估计
全基因组选择育种值估计是一种利用覆盖全基因组的高密度分子标记进行选择育种的方法。
其原理是通过构建预测模型，根据基因组估计育种值（Genomic Estimated Breeding Value，GEBV）进行早期个体的预测和选择，从而缩短世代间隔，加快育种进程，节约大量成本。
统计模型是全基因组选择的核心，影响着全基因组预测的准确度和效率。
传统预测方法基于线性回归模型，但难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。
相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。
全基因组选择已应用于奶牛、生猪的品系选育中，但在家禽育种方面的研究和应用相对较少。
随着分子标记检测技术不断发展，分子育种进入了全基因组选择时代，这将推动现代育种向精准化和高效化方向发展。
动物全基因组选择育种技术路线
动物全基因组选择育种技术路线以动物全基因组选择育种技术路线为题，本文将介绍动物全基因组选择育种技术的原理、应用和前景。
动物全基因组选择育种技术是指利用高通量测序技术和生物信息学分析方法，对动物全基因组进行全面的测序和分析，从而实现对某种特定性状的选择育种。
需要对待选动物进行全基因组测序。
通过将待选动物的DNA提取并进行高通量测序，可以获得该动物的全基因组序列。
随着高通量测序技术的不断发展，现在已经可以快速、准确地测序动物的全基因组。
接下来，将测序得到的全基因组序列进行生物信息学分析。
通过比对该动物的基因组序列与参考基因组序列的差异，可以识别出与特定性状相关的基因和突变位点。
此外，还可以利用生物信息学方法分析基因的功能、调控网络等信息，进一步了解基因与性状之间的关系。
在分析得到与特定性状相关的基因和突变位点后，可以利用这些信息进行选择育种。
通过选择具有有利基因和突变位点的个体进行配对繁殖，可以逐渐累积有利基因和突变位点，从而达到改良特定性状的目的。
这种选择育种方法相比传统的选择育种方法，可以更加精确地选择和改良特定性状，提高育种效果。
动物全基因组选择育种技术在农业、畜牧业和宠物养殖等领域具有广阔的应用前景。
通过该技术，可以提高农作物和家禽的产量和品质，改良畜牧动物的生长速度和抗病能力，培育出更适合家庭和社会需求的宠物。
同时，动物全基因组选择育种技术也可以用于保护濒危物种和改良野生动物的种质资源，以促进生物多样性的保护和可持续利用。
然而，动物全基因组选择育种技术也面临一些挑战和问题。
首先，全基因组测序和生物信息学分析需要大量的时间、资源和专业知识，因此对于一些资源有限的地区和机构来说，实施该技术可能存在一定的困难。
其次，由于动物性状的复杂性和多基因控制性，往往需要对多个基因进行选择和改良，这就需要更深入的基因功能研究和更精准的选择方法。
动物全基因组选择育种技术是一种强大的工具，可以帮助我们更好地了解动物基因组的结构和功能，实现对特定性状的选择育种。
全基因组选择在畜牧生物育种中的应用前景
全基因组选择在畜牧生物育种中的应用前景畜牧业一直是农业中的重要组成部分，为人类提供着肉类、乳制品等重要的食品来源。
而随着科学技术的发展和基因研究的深入，全基因组选择（Whole Genome Selection，WGS）作为一种新兴的育种方法，在畜牧生物育种中展现出了巨大的应用前景。
全基因组选择结合了基因组学、生物统计学和计算机科学等领域的知识，为畜牧业提供了一种高效、精准的遗传改良手段。
全基因组选择的核心思想是通过对整个基因组的分析和评估，选择具有高遗传价值的个体进行繁殖，以达到改良畜种的目的。
与传统的选择育种方法相比，全基因组选择更加精确和高效。
传统的选择方法往往基于个体的表型信息进行选择，但基因组中的许多重要的遗传变异并不一定在表型中得到体现。
全基因组选择能够解决这个问题，利用每个个体的全基因组信息进行选择，提高了选择的准确性和效率。
全基因组选择在畜牧生物育种中具有广泛的应用前景。
首先，全基因组选择可以大幅提高畜禽的遗传进展速度。
通过大规模的基因组分析和筛选，我们可以准确地评估每个个体的遗传潜力，选出具有优秀基因组特征的个体进行繁殖。
这样一来，优质种畜的繁殖速度可以大大加快，加快了育种进程，使得新品种的选育周期大大缩短。
其次，全基因组选择还可以提高畜禽的遗传改良效果。
全基因组选择能够准确地评估每个个体的遗传值，并将这些信息应用于繁殖计划制定。
通过选择优秀个体进行繁殖，可以有效地增加种畜的基因优势，降低遗传缺陷的传递。
这样一来，畜禽的生产性能、疾病抗性和适应性等方面都可以得到显著的改善，提高了畜禽的品质和生产效益。
此外，全基因组选择还能够帮助畜牧业实现可持续发展。
随着全球人口的增多和经济的发展，对畜产品的需求也不断增加。
而传统的畜牧业生产模式往往会面临资源浪费、环境污染等问题。
全基因组选择可以更加准确地定位和利用优良特征基因，减少资源浪费和疾病风险，提高生产效益，实现畜牧业的可持续发展。
当然，全基因组选择在畜牧生物育种中的应用还面临一些挑战和问题。
现代玉米育种中的全基因组选择与遗传改良
现代玉米育种中的全基因组选择与遗传改良现代玉米育种中的全基因组选择与遗传改良在农业生产中起着至关重要的作用。
玉米作为世界上最重要的粮食作物之一，在全球范围内受到广泛栽培和重视。
然而，传统的育种方法难以适应现代农业的需求，因此全基因组选择与遗传改良成为提高玉米产量、抗病性和适应性的重要途径。
随着生物技术的不断发展，全基因组选择作为一种高效的育种方法被广泛应用于现代玉米育种中。
通过对玉米全基因组进行高通量测序和分析，育种者可以快速准确地识别出与目标性状相关的基因，从而实现精准育种。
借助全基因组选择，育种者可以更好地了解玉米的遗传变异和基因组结构，有针对性地选育出具有良好性状的优良品种。
在玉米抗病性改良方面，全基因组选择也发挥着重要作用。
玉米作为一种广泛栽培的作物，常常受到各种病虫害的侵袭，影响产量和品质。
通过分析玉米的全基因组，育种者可以筛选出具有抗病性基因的种质资源，进而利用这些基因改良现有的玉米品种，提高其抗病性能力。
通过全基因组选择，育种者还可以预测和评估玉米对特定病原菌的抗性，为疾病防控提供重要参考。
在提高玉米产量和适应性方面，全基因组选择同样具有巨大潜力。
玉米作为主要的粮食作物之一，其产量和适应性直接关系到全球粮食安全和农业可持续发展。
通过对玉米全基因组的深入分析，育种者可以挖掘出潜在的优良基因，改良传统的玉米品种，提高其产量和适应性。
全基因组选择还可以帮助育种者加快育种过程，降低育种成本，提高育种效率，为现代农业发展注入新的活力。
尽管全基因组选择在现代玉米育种中具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战和障碍。
首先，全基因组选择需要大量的基因组测序数据和生物信息学分析技术的支持，对研究人员和育种者的能力提出了较高的要求。
其次，全基因组选择需要考虑到玉米种质资源的多样性和遗传背景，避免因过度选择而导致品种的遗传狭窄和抗逆性下降。
此外，全基因组选择还需要综合考虑不同性状之间的相互作用和遗传效应，实现多性状复合改良，提高玉米品种的综合性状表现。
全基因组选择育种（GS）简介
全基因组选择育种（GS）简介全基因组选择（Genomic selection, GS）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（Genomic Estimated Breeding Value, GEBV）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。
原理常规育种⼿段主要利⽤性状记录值、基于系谱计算的个体间亲缘关系，通过最佳线性⽆偏估计(best linear unbiased predication，BLUP)来估计各性状个体育种值(EBVs)，通过加权获得个体综合选择指数，根据综合选择指数⾼低进⾏选留。
标记辅助选择(marker assisted selection, MAS)育种，利⽤遗传标记，将部分功能验证的候选标记联合BLUP计算育种值，这样不仅可以提⾼育种值估计的准确性，⽽且可以在能够获得DNA时进⾏早期选择，缩短世代间隔，加快遗传进展。
⽽GS则通过覆盖全基因组范围内的⾼密度标记进⾏育种值估计，继⽽进⾏排序、选择，简单可以理解为全基因组范围内的标记辅助选择，主要⽅法是通过全基因组中⼤量的遗传标记估计出不同染⾊体⽚段或单个标记效应值，然后将个体全基因组范围内⽚段或标记效应值累加，获得基因组估计育种值(GEBV)，其理论假设是在分布于全基因组的⾼密度SNP标记中，⾄少有⼀个SNP能够与影响该⽬标性状的数量遗传位点(quantitative trait loci, QTL)处于连锁不平衡(linkage disequilibrium, LD)状态，这样使得每个QTL的效应都可以通过SNP得到反映。
相⽐BLUP⽅法，全基因组选择可以有效降低计算个体亲缘关系时孟德尔抽样误差的影响；相⽐MAS⽅法，全基因组选择模型中包括了覆盖于全基因组的标记，能更好地解释表型变异。
技术路线植物GS路线动物GS路线GS预期效果：1. 缩短育种周期，实现待选群体的低世代选留2. 提⾼育种值估计准确性3. 降低育种成本，减少表型鉴定的数量4. 预测亲本杂交后代，选择最佳杂交优势组合统计模型统计模型是GS的核⼼，极⼤地影响了基因组预测的准确度和效率。
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G
Q
550
A q
A
q
500
A q
分子辅助选择策略
数量遗传性状黑箱
表现型数据 基因
分子辅助选择 数量遗传性状灰箱
重要基因 分子标记 数量位点QTL 数量位点
分子数据
利用表型数据和分子数据的组合，减少田间试验 数量，提高育种效率
利用MAS的潜在优势 利用MAS的潜在优势
Meuwissen & Goddard, 1996 (GSE)
用贡献量显著的 分子标记进行MAS
可以找到更多的 LD 分子标记 但是所有的显著的分子标记也 只能解释很少遗传方差。大量 的微小贡献率被忽略
解决方案：全基因组选择 解决方案：
利用全部的SNPs 利用全部的SNPs 同时估计50000个SNPs的贡献量 同时估计50000个SNPs的贡献量 解大型线形方程组
贡献量大的位点倾向于被高估 分子标记贡献量之在家系和控制试验中有意义 分子标记/QTL的贡献量与遗传背景 分子标记/QTL的贡献量与遗传背景 和（或者） 环境的 交互作用显著 分子标记与QTL的 分子标记与QTL的Linkage Disequilibrium 只存在于独立 群体
2000年开始的分子技术革命 2000年开始的分子技术革命
选择 数量遗传性状黑箱 h2
基因
表现型
环境
现代的选择策略
选择 数量遗传性状黑箱 h2
基因
表现型
育种值估计
环境
具有亲缘关系 的基因型的表 型数据
BLUP： Best Linear Unbiased Prediction
美国玉米育种的成功
数据来源 Richard Johnson, Illinois Corn Breeders School, March 1-2, 12010 1964 Yield/acre Product price Seed corn price 80 bu $1.10/bu $10/Unit 2010 180 bu $3.85/bu $350/Unit
选择的准确度
选接的标记 功能性 的变异- 已知的基因
LD 标记 分子标记与数量性状位点的关联 存在于整个群体当中
LE 标记 分子标记与数量性状位点的关联 不存在于整个群体当中，而只存 在于家系当中
杂交1
杂交2
杂交3
杂交4
MAS应用受限制的原因 MAS应用受限制的原因
分子标记的数量过少 分子标记只能解释非常少的遗传方差分量 基因分型的成本过高 分子标记/数量性状位点（QTL）的贡献量估计值 分子标记/数量性状位点（QTL）的贡献量估计值 不稳定
分子标记贡献量的估计值
ˆ β k
利用分子标记 贡献量的估计 值估计其他基 因型的表现型
ˆ GEBV = ∑ β k g ik
The infinitesimal model (Fischer 1918) vs. The finite loci model
统计方法
Ridge Regression
ˆ = X ' X + λI β
(
)
−1
X y
'
X 是分子标记数据的设计矩阵 y 是观测的表型数据 λ是一个惩罚因子，目的是使本没有唯一解 的方程组有唯一解
举例
分子标记设计矩阵 Design Matrix in Bold 表现型数据
Mixed Model Equation
解方程组
举例
需要预测的基因型
分子标记设计矩阵 Design Matrix in Bold 无表现型数据
全基因组选择策略
在植物育种中的应用
Digital Breeding Ltd. Eurasian Plate, Earth Solar System, Milky Way Galaxy info@
经典的选择策略
1蒲式耳 (bu)玉米＝56磅（約25.40公斤）
70年代分子遗传学的承诺 70年代分子遗传学的承诺
平均产量 kg
G Q
600
G等位 基因的 贡献为 +50
G
Q
目标： 找到主要基因或者 和主要基因联系紧 密的分子标记 用分子标记辅助选 择育种 MAS Marker-Assisted Selection
玉米 50000 SNPs
全基因组 选择 Meuwissen et al. (2001). SNP：Single Nucleotide Polymophisms ：
高密度SNP数据的应用 高密度SNP数据的应用
海量的基因型 海量的SNP分子标记 分子标记 海量的 海量的表现型数据
统计分析 寻找数量性状位点/估计分子标记贡献量
设计矩阵与分子标 记贡献量估计值相 乘，得出基于全基 因组的育种值估计
Inbred
选择的准确度
Accuracy (r) = 选择标准与真实育种值的相关系 数 当选择基于表现型值时r 当选择基于表现型值时r = h （Hertitability） Hertitability） 遗传力h越高，选择带来的影响Renpose就越大 遗传力h越高，选择带来的影响Renpose就越大 选择带来的影响