基因组选择续.PPT

基因组时代的动物遗传评估技术 遗传评估 评估和比较动物个体在遗传上的优劣 为选择优秀种用个体提供依据 动物育种的中心工作 常规遗传评估技术 常规遗传评估技术 BLUP方法是常规遗传评估技术的核心 常规遗传评估技术 对很多重要经济性状十分有效 常规遗传评估技术 局限性 当性状表型难以获取或遗传力低时，遗传评估可靠性不高 不能进行早期遗传评估 标记辅助选择（MAS） 标记辅助选择（MAS） 标记辅助选择（MAS） 应用现状 实际应用不多 应用效果不显著 主要原因： 已被证实具有显著效应的基因或标记有限 （发现并证实一个有效的基因需要很长的时间和很高的成本） 这些基因或标记仅能解释有限的遗传变异 （10 QTL ～50% 遗传变异） 基因组选择 利用覆盖全基因组的高密度标记（SNP）进行个体遗传评估 可以捕获所有的遗传变异 无需表型信息即可进行遗传评估 利用SNP芯片技术进行标记测定 用于遗传评估的数据 基因组选择 基本步骤 1. 利用一个参考群体估计每个SNP的效应 参考群体：每个个体都有性状表型记录和所有SNP基因型 2. 利用SNP效应估计值计算候选群体的个体基因组育种值 候选群体：每个个体都有所有SNP基因型 基因组选择 基因组育种值 基因组选择和常规遗传估计技术的育种效益比较（以奶业为例） 后裔测验 (数据来自加拿大) 每年参加后测的公牛数量: 500头 每头后测公牛的育种成本: 5万美元 后测的总成本: 2500万美元 中选公牛数目: 20头 每头中选公牛的育种成本: 125万美元 年遗传进展: 0.215遗传标准差 单位遗传标准差遗传进展的育种成本: 1.16亿美元 基因组选择和常规遗传估计技术的育种效益比较（以奶业为例） 基因组选择 每个个体基因组标记信息测定成本：500美元 基因组单倍型效应估计 孙女试验设计: 50个公牛家系, 每头公牛50个儿子,每个儿子100个女儿 效应估计成本：125万美元 公牛母亲选择 进行 2000头母牛的预选择 全部个体进行基因组标记信息测定，根据GEBV选择1000母牛 评估成本:100万美元 基因组选择和常规遗传估计技术的育种效益比较（以奶业为例） 基因组选择（续） 公牛选择 从1000头公牛母亲中获得500头预选公牛 对所有公牛进行基因组标记测定，根据GEBV选择20头公牛 评估成本: 25万美元 20头公牛的购买成本:10万美元 每头公牛连续3年的维持费用: 3万美元 每年的总育种成本:195万美元 每年的遗传进展: 0.467遗传标准差 单位遗传标准差遗传进展的育种成本：417万美元 基因组选择的另一策略 利用参考群体估计SNP效应 选择效应显著的SNP 利用选择SNP的信息构建的参考群体和候选群体个体间的加性遗传相关矩阵（具有性状特异性） 用BLUP方法估计候选群体（无表型信息）的个体育种值 基因型系谱 G的构建 基因组选择在奶牛中的应用 Questions 如何估计和分析基因间的互作效应? 基因组SNP标记测定数目的确定? SNP效应的估计周期? 长期选择优化的方案问题? 多性状选择问题? 畜禽育种中基因定位的必要性? Thanks for your attentions! 准确性 标记效应估计方法 两种基因组选择策略的比较 开始应用基因组选择的年份 国家 应用范围 2009 Canada, Germany, USA, New Zealand, Israel, France, Ireland, Spain（8个国家） For the selection of: young unproven bulls, active proven bulls, Bull dams 2010 Austria, Australia, Poland（3个国家） 未来/尚未决定 UK, Netherlands, Norway, Denmark, Italian, Japan, Belgium, Czech Republic, Estonia, Finland, Hungary, Latvia, Slovak Republic, Slovenia, South Africa, Sweden, Switzerland, China （17个国家） 张 勤 刘剑锋中国农业大学2009.8.25哈尔滨 表现型＝基因型＋环境 基因 （黑箱） 表型 环境 选择 遗传评估 亲属的表型 BLUP 特点：利用表型进行遗传评估 y：表型信息 A：系谱信息 美国荷斯坦奶牛产奶量表型及遗传进展 加拿大猪100kg体重日龄遗传进展 基因 （黑箱） 表型数据 基因信息 遗传评估 分子遗传学 主效基因/QTL 选择 特点：利用表型和部分基因的信息进行遗传评估 y：表型信息 A：系谱信息 M：