《利用畜禽全基因組SNP晶片的多性狀基因組選擇方法研究》是依託華南農業大學，由張哲擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：利用畜禽全基因組SNP晶片的多性狀基因組選擇方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：張哲
- 依託單位：華南農業大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著畜禽全基因組高密度SNP晶片的市場化，基因組選擇(Genomic Selection, GS)已成當前全球動物育種研究和套用的熱點。目前的GS計算方法研究都僅對單性狀遺傳評估模型進行探討，而忽略了對性狀間的遺傳相關信息，即對多性狀記錄的研究和利用。與單性狀模型相比，傳統的多性狀動物模型BLUP可有效提高育種值估計的準確性，且已在長期的育種實踐中所證明。而在GS研究領域，針對多性狀模型的深入研究才剛剛起步且鮮有報導。因此，本研究將在單性狀GS方法模型的基礎上，整合性狀特異親緣關係信息，完整構建多性狀GS算法並將其程式化，同時採用計算機蒙特卡羅模擬和豬群體全基因組實際數據交叉驗證方法系統地評估多性狀GS模型的理論和實際效果。通過本研究提出一套估計準確性高、計算穩定性強、運行效率高的多性狀GS計算方法及程式，進一步完善GS方法體系，並為畜禽多性狀GS的套用提供更多可參考的依據。
結題摘要
全基因組選擇(Genomic Selection, GS)已成當前全球動物、植物育種研究及套用的熱點，而多性狀基因組選擇方法是對常規基因組選擇方法的有益擴展和補充。在本項目基金的支持下，我們開展了一系列基因組選擇方法的創新性研究，並對多性狀基因組選擇的套用效果進行模擬和實際數據驗證。主要內容及結果如下：（1）完成多性狀模擬方法構建及軟體開發，開發了基於突變漂移平衡的群體基因組數據模擬程式MTGPOPSIM,該軟體可生成多性狀群體遺傳及表型數據，運行高效，操作靈活；（2）基因組選擇計算方法研究取得突破，創新性地提出BLUP|GA和BayesBπ法，使用德國荷斯坦奶牛、水稻以及其他多個公共數據集對該方法進行驗證均表明，所提出的方法可以有效利用性狀遺傳結構信息，提升基因組選擇的準確性；（3）系統地開展多性狀基因組選擇套用效果模擬評估，對多性狀GBLUP進行系統模擬驗證，表明低遺傳力性狀在多性狀GS遺傳評估中可以有更多準確性提升，而遺傳相關則與多性狀GS準確性提升有明顯關係；（4）構建豬、雞基因組選擇參考群，系統評估基因組選擇在實際畜禽群體中的套用效果。在雞驗證群體中，多性狀遺傳評估均可明顯提高GS準確性，提升幅度最大可達127%；（5）開展基因組選擇一步法模擬對比研究，為基因組選擇的實施提供技術支持。該項目研究共發表研究論文9篇，其中SCI論文6篇，獲得軟體著作權2項，培養研究生3名。
