生猪复养系列丨什么是基因组选择技术

大家好！我是来自中国农业科学院北京畜牧兽医研究所的王立贤，本周由我来为大家讲解“非洲猪瘟情况下种猪生产体系重建”。

今天我来跟大家讲解：基因组选择技术。

基因组选择技术：用于降低表型依赖，提高选择准确性。

基因组选择概念和流程

早在2001年，Meuwissen等提出了全基因组选择的思想，简单来讲就是全基因组范围内的标记辅助选择。

全基因组选择的基本思想是：

在动物的基因组中存在大量SNP标记。由于不确定哪些基因是影响性状的基因，数量的多少，如果SNP基因标记的密度够高的话，我们就可以确保影响性状的所有基因都至少与一个标记紧密连锁；通过对覆盖全基因组的高密度标记效应的估计实现对全基因组所有基因效应的估计。

根据标记信息估计个体育种值－基因组育种值（GEBV）。

我们以前的标记辅助选择只是标记了一个或者是几个基因，这个效果就会很差，只是记录了单个或是几个基因的影响。其实影响一个性能的识别过程是非常复杂的，绝对不是几个基因可以去左右的。

基因组选择是对动物育种一场巨大的变革。

基因组选择是对标记辅助选择的发展，该技术使用覆盖全基因组的遗传标记，使得所有数量性状基因座（QTL）与至少一个标记处于连锁不平衡中。

基因组选择也是对系谱选择的发展（BLUP），因为基因组关系矩阵比系谱关系矩阵更为准确。

育种值（EBV）：在没有本身或子女性能测定结果以前，全同胞个体的EBV完全相同；

基因组育种值（GEBV）：全同胞个体间的基因型不完全一样，因此它们的GEBV是存在差异的。

同窝个体EBV相同，但GEBV不同。

应用系谱与基因组计算遗传关系分布

如果我们用基因组选择（利用基因组系谱）的话，可以准确的反映同胞之间的关系，遗传评估会更准确。

基因组选择的基本过程

1.建立参考群体

·获得所有个体的性状表型，

·测定个体的SNP基因型，

·建立基因组育种值预测方程。

（张勤，2017）

2.在选择群体中进行基因组选择（候选群）

·候选群组测定个体的SNP基因型，表型（候选群不是所有的个体都需要测定SNP，不过测定的越多越好）。

·如果是非洲猪瘟的情况下，候选群的个体没有办法测定表型，可以测定SNP，然后计算个体GEBV。

·依据GEBV进行选择。

计算公式如下：

假若非洲猪瘟影响了性能测定；常规育种依赖表型测定；基因组选择可以早期采样，利用芯片信息进行选择；参考群规模达到2000以上时，即使不做表型测定，基因组选择效果更好，种群性能更好。

测定多少？

候选群体测定30%~50%就可以取得很好的效果，测定越多，种群性能越高，效果越好。但是超过50%，选择种群增加的幅度就会很小，投入产出比会不划算。

应用效果

提高选择准确性

在PIC的应用情况

在基因组选择情况下，总幅度（基因组选择准确度）提高了35%，对死亡率的选择准确性增加了将近150%。

FromDavid(PIC)

数据表明，原来一些不好选择的性状，通过基因组选择的话也可以实现选择，比如猪仔的出生重与奶前死亡率。

例：PIC应用GS前后出生重与断奶前死亡率遗传进展

我们都知道现在产仔数越高，猪仔出生时的体重就越低，体重越低，死亡率就会上升。我们用了基因组选择的话，这些遗传出来的性状（如图红线所示）都能得到改善，在2013年以后，猪的产仔数和存活率都在上升。并不是产仔越多，死亡率越高。

PIC商品场数据显示，自2013年运用了基因组选择以后，整个商品场数据提高到幅度更大了。

运用基因组选择，可以在猪的遗传性状方面取得更好的效果，比如说母系的选择，繁殖性能等等。原来不太好选择的，例如饲料利用效率，通过基因组选择也都取得很好的效果。

母系选择效果

我们团队2018年开始进行基因组选择运用之后发现，遗传基因的曲线明显发生了变化。基因组选择可以很好的改善遗传进展。

应用GS之前排名前10%的母猪

目前产仔数EBV为1.23

应用GS之后排名前10%的母猪

目前产仔数EBV为1.55

应用GS前后，产仔数EBV增加了0.32头

现在基因组选择技术已经成熟，国内从2017年起，和相关大学，团队建立起了大规模参考群，我们团队建立起了有7800头的参考群，完全可以满足三个品种大白，长白，杜洛克现场的基因组选择。

加快基因组选择技术应用

我国科研团队编写了基因组选择育种手册，完成了基因组选择方案的优化育种规划研究，最大限度的提高遗传进展。

对育种来讲，我们国家可能在这方面投入的较少，我们只要把育种工作坚持做下去，会有很大的进展。