為什麼GS是「選種馬」的不二選擇？

最新 09-29

單株產量不能在早期進行度量怎麼辦？油脂含量、作物品質需要特殊儀器才能度量怎麼辦？轉基因育種進展緩慢、成本高怎麼辦？如果您也有上述這些疑問，今天或許可以從這裡找到想要的答案哦！除了傳統的基因編輯，良種選育還有更好的選擇，且聽小編這回分解。

其實早在2001年，就有 Meuwissen 等首次提出全基因組選擇（genomic selection , GS），利用覆蓋全基因組的高密度分子遺傳標記進行標記輔助選擇。由於傳統的分子標記輔助選擇（MAS）是採用對性狀有較大影響的標記，需要先進行主效基因或QTL 的檢測，可用的標記數量很有限，並且這些標記只能解釋很小比例的遺傳變異。這些局限性使全基因組選擇顯示出了無可比擬的優勢：

1. GS 不再依賴表型信息，能夠捕獲基因組中全部的遺傳變異；

2. 有效縮短了育種年限，常規的根據表型育種需要7-15年，基因組育種根據標記選擇僅需要3-5年，可以大幅提高育種進展，降低育種成本；

3. 對於遺傳力低、難以度量的性狀更具有優勢。

GS這麼優秀，要如何實現呢？

1. 首先對參考群體進行全基因組重測序，結合參考群體的基因型和表型進行全基因組關聯分析（GWAS），獲得控制多性狀的候選位點；

2. 然後在既有基因型值又有表型值的參考群體中使用相應模型估計出每個 SNP 的效應，計算出帶有相應標記的染色體片段的效應；

3. 隨後，在驗證群體中依據基因型值及在參考群體中估計出的 SNP 效應進行累加計算出驗證群體的基因組育種值（GEBV）；

4. 最後篩選出候選群體中育種值較高的個體進行強化培育，提高育種準確率，加速育種進程。

圖1 全基因組選擇技術路線

在作物遺傳育種領域，2007年進行了一項玉米的模擬研究，展示了 GS 與標記輔助選擇相比的優勢。2010年第一次將 GS 用於小麥育種，通過採用 SNP 標記提升了GS 模型在預測糧食平均產量方面的表現。此後，GS 在作物育種領域獲得了更多的認可。下面來和小編一起看看別人家的 GS 是如何應用的吧。

Genetic Gain from Phenotypic and Genomic Selection for QuantitativeResistance to Stem Rust of Wheat

期刊：The Plant Genome時間：2015.07

在2015年，GS 應用於小麥稈鏽病持久抗性和產量等複雜性狀的遺傳改良已有研究報道。比較了 GS 和 PS（表型選擇）對小麥稈鏽病的遺傳增益，結果發現 GS 和 PS 每個循環的遺傳增益都很高，表明循環選擇是抗鏽病（QSRR）育種的有效策略；並且 GS 選擇第二輪選擇增益大於第一輪，因為第二輪的模型根據第一輪的結果進行了更新，更適合這個群體。

圖2 GS 和 PS 對 QSRR 的實際和預期增益比較

Predicting hybrid performance in rice using genomic best linear unbiased prediction

期刊：PNAS時間：2014.08

發表在 PNAS 上一項研究利用基因組最佳線性無偏估計法（GBLUP）來預測水稻的雜交表現型，將所有潛在的雜交種群體用來預測性狀值，被稱為基因組雜交育種。共使用了278個來自210個重組自交系的隨機選擇水稻雜交種群體，並預測了21,945個可能的雜交種。與所有雜交種的平均產量相比，前100個選擇的雜交種平均產量提高了16％。標記指導的雜交種產量預測新策略可作為雜交育種革命性新技術的證明。

圖3 隨著模型複雜和樣本數增加，預測準確性提高並趨於平穩

相信 GS 的普及必將在作物育種領域迎來一個快速發展的時代，不知道從 GS 角度解釋的作物育種案例是否為已經做遍了各種組學、文章依然缺少個性化的您，提示了一個新的思路呢？

參考文獻

[1] Rutkoski J, Singh R, Huerta-Espino,et al. Genetic Gain from Phenotypic and Genomic Selection for Quantitative Resistance to Stem Rust of Wheat[J].The Plant Genome, 2015, 8(2):1-10.

[2] Xu S, Zhu D, Zhang Q. Predicting hybrid performance in rice using genomicbest linear unbiased prediction [J].PNAS, 2014, 111(34):12456-61.

作物業務線邱思源丨文案

王婷婷丨編輯

配圖來源於網路，侵刪

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