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动物遗传育种团队发布猪基因组精准选配技术体系

核心提示:2022年12月28日,国际学术期刊《Briefings in Bioinformatics》刊登了华中农业大学动物遗传育种团队研发的基因组精准选配新方法及技术体系。论文题为“Development and application of an efficient genomic mating method to maximize the production performances of three-way crossbred pigs”。

南湖新闻网讯(通讯员 刘小磊 唐振双 尹立林)近日,华中农业大学动科动医学院赵书红教授团队在Briefings in Bioinformatics期刊在线发表了题为“Development and application of an efficient genomic mating method to maximize the production performances of three-way crossbred pigs”的研究成果。该研究创建了完整的三元商品猪基因组精准选配技术体系,包括性状测定、基因组精准选配新算法、新软件和操作流程。研究首次利用基因组精准选配技术开展杜长大三元商品猪生产,并且提出了一种快速估计标记效应值的新方法,能够在不损失计算精度的条件下大幅降低计算复杂度,其计算过程不涉及任何大矩阵的直接求逆,尤其适用于囊括加性、显性等多类遗传效应的多随机效应模型计算。研究结果显示,通过应用基因组精准选配技术,三元猪饲料转化效率、平均日增重等6个经济性状表型均值显著优于随机交配组合。该研究为优良基因的高效利用提供了新的技术体系。

当前,杜洛克、长白、大白三系配套杂交是商品猪生产的主流模式,满足了我国90%的猪肉供应,主要是通过品种间配合力测定来确定最佳品种组合,从而达到提高三元商品猪生产性能的目的。然而,配套系培育也有其不足,整个过程复杂,周期长、成本高,且无法保证每个公母猪配对的杂种优势最大化。随着高通量测序技术发展,基因组信息开始用于选配,能够将传统配套系的“品种水平”群体选配升级为“个体水平”精准选配。基因组精准选配流程包括:首先,利用三元商品猪参考群体估计标记效应值;然后,根据待配公母猪的基因组信息计算所有交配组合后代的基因型概率;最后,整合标记效应和基因型信息计算三元商品猪后代的期望遗传值,根据后代期望遗传值最大化原则推荐杜洛克公猪和长大二元母猪最佳配对组合。

基因组精准选配流程图。三元商品猪参考群体的基因型数据和表型数据用于计算标记效应值,杜洛克公猪和长大二元母猪的基因型数据用来计算所有交配组合后代的基因型概率,根据标记效应值与基因型信息计算交配组合后代的期望遗传值,根据期望遗传值最大化原则推荐杜洛克公猪和长大二元母猪最佳配对组合。

基因组精准选配流程图。三元商品猪参考群体的基因型数据和表型数据用于计算标记效应值,杜洛克公猪和长大二元母猪的基因型数据用来计算所有交配组合后代的基因型概率,根据标记效应值与基因型信息计算交配组合后代的期望遗传值,根据期望遗传值最大化原则推荐杜洛克公猪和长大二元母猪最佳配对组合。

为测试基因组精准选配应用效果,该研究使用875头纯种杜洛克公猪、350头长大二元母猪和3573头杜长大三元商品猪的基因型和表型数据进行基因组选配分析,系统评估了基因组精准选配所能带来的效益;与随机交配相比,基因组精准选配后代料重比下降0.12;30kg~120kg测定日龄缩短4.64天;眼肌面积增加2.65cm²;同时,研究还显示可用的杜洛克公猪越多,基因组精准选配三元后代生产性能提升效果越明显。当前,联合应用基因组选择和基因组精准选配技术,能够最大限度利用优良基因效应来提升养殖效益,该模式尤其适用于具有高端核心群和大规模公猪站的龙头企业。

未来,随着多组学技术、智能表型组技术的发展,基因组精准选配效果仍有较大提升空间;例如,基于多组学整合分析设计的功能位点基因芯片,能够打破传统标记位点基因芯片的连锁不平衡,提升芯片位点信息含量和位点效应在不同群体中的通用性;团队创建的整合组学知识库IAnimal将为功能位点基因芯片设计和优化提供重要支撑;同时,智能表型组技术能够拓宽表型测定的维度和准确性,两项技术的联合应用将进一步提高基因组精准选配效果。另外,基因组精准选配算法具有通用性,不仅可以用于猪,也可以用于牛、羊、禽等物种的精准选配分析。

华中农业大学动科动医学院博士生唐振双和博士后尹立林为论文共同第一作者,华中农业大学赵书红教授、李新云教授和刘小磊教授为论文共同通讯作者。该研究工作得到广西扬翔、武汉影子基因等公司的支持,研究受到国家自然科学基金、湖北省自然科学基金创新群体、国家生猪产业技术体系等项目的资助。

审核人:赵书红

HiBLUP基因组精准选配模块:https://www.hiblup.com/tutorials#genomic-mating

原文链接:https://doi.org/10.1093/bib/bbac587

责任编辑:刘涛