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全基因组选择及其在玉米育种中的研究进展作者：任源王佐惠吴江林彦萍来源：《种子科技》2019年第13期摘; ;要：全基因组选择（Genomic Selection，GS）是估计全基因组上所有标记或单倍型的效应，从而得到基因组估计育种值（Genomic estimated breeding value，GEBV）。
与传统的标记辅助选择（Marker-assisted selection，MAS）的最大区别在于，全基因组选择不仅仅是一组显著的分子标记，而且还是联合分析群体中的所有标记，再与参考群体的表型数据建立BLUP 模型进行个体育种值的预测，随后进行人工选择。
GS的育种技术已在植物中实现。
近年来许多研究表明，GS在玉米育种中已显示出切实可见的遗传增益。
相比于传统育种，这大大加快了玉米育种的周期，提高了选择的效率，降低了育种的成本。
对GS的影响因素及其在玉米育种中的应用现状进行了全面的综述，期待为玉米育种提供实用指南。
关键词：全基因组选择;玉米育种;分子标记文章编号： 1005-2690（2019）13-0035-03; ; ; ;中图分类号： Q789; ; ; ;文献标志码： B从20世纪80年代开始，分子标记系统的开发使植物育种者和分子生物学家获得多态性标记的数量大大增加。
单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphisms，SNPs）已经在数量性状基因座（Quantitative trait locus，QTL）中广泛使用。
目前已有多项研究结果表明，超过10 000个不同标记系统的QTL应用于12种植物中，旨在改善具有重要经济价值的数量性状。
最初，通过应用MAS将分子标记整合到传统的表型选择（Phenotypic selection，PS）中。
对于简单的性状，MAS只选择具有主要作用的QTL相关标记的个体，不使用与性状无显著相关的标记的个体。
由于QTL与环境相互作用，难以在多种环境中或不同的遗传背景下找到相同的QTL，通過使用QTL相关标记检测来改善多基因控制的复杂数量性状是不可行的，因此，新的MAS技术-基因组选择（GS）应运而生。
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。
全基因组选择区域的鉴定方法
全基因组选择区域（GWAS）的鉴定是寻找与特定性状或疾病相关的基因变异的过程。
以下是一些鉴定方法：
1. 基因关联研究：这是全基因组关联研究的核心，目的是找到与特定性状或疾病相关的基因变异。
2. 单倍型分析：这是一种基于基因组中不同区域DNA序列的变异模式进行分析的方法，可以用来确定基因组区域与特定性状或疾病之间的关联。
3. 基因组学技术：包括全基因组测序、基因表达谱分析、蛋白质组学分析等，这些技术可以用来检测基因变异、基因表达和蛋白质表达，从而鉴定与特定性状或疾病相关的基因区域。
4. 生物信息学分析：这是一种基于计算机科学和统计学的方法，可以用来处理和分析大量的基因组数据，以识别与特定性状或疾病相关的基因变异。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以更准确地鉴定全基因组选择区域。
全基因组选择研究策略
全基因组选择（GWAS）是一种研究遗传因素与疾病或其他复杂性特征之间关系的策略。
以下是进行全基因组选择研究的常见策略：
1. 起点：确定研究主题和选定疾病或复杂性特征。
确定研究目标和研究人群的选择。
2. 样本选择：收集大规模的样本，包括患者和对照组。
样本需要具有足够的样本量和代表性，以确保研究的统计功效。
3. 基因芯片或测序：进行全基因组测序或使用基因芯片对样本进行基因型分析。
全基因组测序提供了最全面的基因型信息，而基因芯片则是一种快速和经济的方法，可以分析大量的单核苷酸多态性（SNP）。
4. 数据分析：对基因型数据进行质量控制和清洗，以去除异常或不可靠的数据。
然后使用统计学方法对基因型和表型数据进行关联分析，以确定与疾病或特征相关的基因型变异。
5. 统计验证：通过复制性研究或在独立的人群中验证关联结果，以确保结果的可靠性和一致性。
6. 功能研究：对已鉴定的关联位点进行功能研究，以了解其对疾病或特征的具体影响机制。
7. 解释和应用：根据研究结果，解释基因型变异与疾病或特征
之间的关系。
这些结果可以为疾病诊断、治疗和预防提供新的目标和策略。
全基因组选择是一种快速发展的研究策略，可以揭示遗传因素在疾病和复杂性特征中的作用。
然而，由于研究设计和统计分析的复杂性，需要合理的研究设计和严格的质量控制，以确保研究结果的准确性和可靠性。
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。
全基因组选择参考群体引言：全基因组选择参考群体是遗传学领域的一个重要概念，它指的是在进行基因组分析时，选择一组具有代表性的个体作为参考，以便更好地研究种群间的遗传变异和遗传关联。
本文将深入探讨全基因组选择参考群体的意义、方法以及应用领域。
一、全基因组选择参考群体的意义全基因组选择参考群体是进行基因组分析的基础，它的选择对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。
合理选择参考群体可以帮助研究人员更好地理解人类基因组的多样性及其与多种复杂疾病的关联。
同时，全基因组选择参考群体还可以帮助鉴定人类基因组中的突变位点，从而为个性化医学和药物治疗提供支持。
二、全基因组选择参考群体的方法1. 多样性考虑全基因组选择参考群体的首要原则是多样性。
研究人员应选择一组代表不同人种、不同地理分布和不同文化背景的个体作为参考群体，以便更全面地反映人类基因组的多样性。
2. 样本数量参考群体的样本数量也是选择的关键因素。
样本数量越多，所得到的结果越具有代表性和可靠性。
因此，在选择参考群体时，应尽量收集更多的样本，以确保研究结果的准确性和可靠性。
3. 数据质量选择参考群体时，数据质量也是需要考虑的因素。
高质量的数据可以提高研究结果的可信度。
因此，在选择参考群体时，应尽量选择具有高质量基因组数据的个体。
三、全基因组选择参考群体的应用领域1. 人类遗传学研究全基因组选择参考群体在人类遗传学研究中扮演着重要角色。
通过对参考群体的分析，研究人员可以更好地了解人类基因组的遗传变异及其与疾病的关联。
这对于疾病的早期预测和个体化治疗具有重要意义。
2. 种群遗传学研究全基因组选择参考群体对于种群遗传学研究也非常重要。
通过对参考群体的分析，可以揭示不同种群之间的遗传差异和迁移历史，进而推断人类的进化历史和种群扩张过程。
3. 药物研发和个性化医学全基因组选择参考群体在药物研发和个性化医学中具有重要意义。
通过对参考群体的分析，可以鉴定基因组中的突变位点，从而预测个体对不同药物的反应。
全基因组选择育种的原理
嘿，咱今儿来唠唠全基因组选择育种这档子事儿！你说这全基因组选择育种啊，就好像是给农作物或者家畜找对象，得挑个最合适的！
咱就拿种玉米打个比方吧。
这玉米的基因组就像是它的“基因身份证”，上面记载了各种各样的信息，比如这玉米长得高不高啊，结的玉米粒多不多啊。
全基因组选择育种呢，就是把这些“基因身份证”都拿出来好好研究一番。
咱想想啊，要是能提前知道哪些基因能让玉米长得又壮又好，那不就可以专门挑选有这些好基因的玉米来繁殖后代嘛！这就好比咱找工作，知道哪些技能最吃香，咱就专门去学那些技能，以后肯定能有出息呀！
而且啊，这全基因组选择育种可厉害着呢！它能一下子就看到整个基因组的情况，而不是像以前那样一点点地摸索。
这就好像你在一个大超市里找东西，以前是一个货架一个货架地找，现在呢，直接有个地图告诉你东西在哪儿，多方便呀！
你说这技术要是用好了，那咱以后的农作物不就都长得特别棒，家畜也都特别健康啦？那咱们的粮食产量不就蹭蹭往上涨，咱们吃的也更好啦？这多让人开心啊！
再想想，要是没有这个技术，咱还得靠运气去培育新品种，那得多费劲啊！说不定试了好多次都不成功呢。
但有了全基因组选择育种，就好像有了一双“火眼金睛”，一下子就能找到最好的那个。
咱中国可是农业大国呀，这全基因组选择育种不就正好能帮上大忙嘛！让咱们的农业发展得越来越好，农民伯伯们也能更轻松地种地，收获更多的好庄稼。
这难道不是一件大好事吗？
所以说呀，全基因组选择育种真的是个特别厉害的技术，咱可得好好利用它，让它为咱们的生活带来更多的好处。
咱可不能小瞧了它，要知道，科技的力量可是无穷的呀！你说是不是呢？。
基因组选择名词解释
嘿，你知道基因组选择不？这可不是啥神秘兮兮的东西哦！就好比你去挑苹果，你会选那个又大又红的，对吧？基因组选择也是这么个理儿！
咱就说，基因组就像是生物的一本超级大字典，里面记载着各种遗传信息。
而基因组选择呢，就是科学家们像超级侦探一样，从这本大字典里找出那些关键的信息，来决定选哪个品种更好、更优秀。
比如说，在农业上，农民伯伯们想种出更棒的庄稼，那他们就可以利用基因组选择，找出那些具有优良性状的种子。
这就好像你在一堆玩具里，挑出那个最好玩、最有趣的玩具一样！
再比如，在畜牧业，要养出更健康、更能产的牛羊，也得靠基因组选择呀！这不就是在一群牛羊里，挑出那些最厉害的家伙嘛！
总之，基因组选择就是这么神奇又实用的东西，它能让我们的生活变得更美好！我的观点就是，基因组选择真的太重要啦，对我们的方方面面都有着巨大的影响呢！。
全基因组选择的概念
随着现代生物学技术的发展，全基因组选择（Genome-Wide Selection，简称GWS）已经成为了研究和改进遗传育种的重要手段之一。
相对于传统的选择育种方法，全基因组选择能够同时评估、改良多个性状，大大加快和提高育种效率和精度，有着广泛的应用场景。
全基因组选择的基本概念是运用高通量测序技术，将整个基因组的所有遗传变异信息收集并分析，在大规模基因型数据中寻找与感兴趣性状相关的标记基因位点，以此为基础建立预测模型，对于未来待选育种群体进行预测性状的评估和选择。
全基因组选择的流程主要包括：1) 采集大规模群体的基因型数据；2) 对数据进行预处理，如去除低质量的调用基因型、纠错和组装无序碎片化比对到同一个参考基因组上；
3) 利用全基因组关联分析（Genome-Wide Association Study，GWAS）方法，在已知的基因组变异信息和性状数据上寻找与性状相关的标记位点；4) 根据GWAS的结果，筛选出预测性状准确性更高的标记位点，并建立预测模型，通过交叉验证等方法对其准确性进行验证；5) 基于预测模型，选择具有优异性状的个体进行繁殖，塑造目标性状，循环迭代、不断更新模型。
全基因组选择的主要优势在于大大加快了传统育种方法的速度和精确性，同时也可以避免基于表型的选择在性状和环境之间的交互影响，更大程度上消除了人工选择所带来的随机误差和选错风险。
此外，全基因组选择还可以挖掘出潜在效果较好的基因标记，对于改良未来育种群体、发现新的功能基因和通路等方面具有重要意义。
然而，全基因组选择也存在着一些挑战和限制。
首先是数据需求量大，当前已经发展出的计算算法比较消耗计算资源，需要高性能数据中心的支持；其次，在使用全基因组选择方法的时候，需要注意避免因为基因型与表型之间复杂的相互影响导致预测效果不佳；还有就是需要考虑跨种和环境的预测稳定性和可重复性等方面的问题。
总的来说，全基因组选择是当今育种领域的一项重要技术，能够提高现代农业的生产效率和质量，有着巨大的应用潜力。
但同时也需要在技术和应用方面进行进一步的优化和探索，以期更好地适合各个领域的实际需求。
